arXiv cs.MA· Florian Lercher, Karan Mahesh, Yujun Huang, Meshal Alharbi, Runyu Zhang, Hanna Krasowski, Michael R. Benjamin, Matthias Althoff, Gioele Zardini·· 2 天前AI 评分22
基于法律准则的偏序博弈：可审计、可部署的多智能体运动规划框架
Auditable and Deployable Multi-Agent Motion Planning via Posetal Games from Legal Guidelines
AI 导读
研究者提出基于偏序博弈（posetal games）的多智能体运动规划框架，从场景无关的法律准则自动推导智能体偏好并生成具体场景的法律博弈，证明偏好定制只会移除均衡从而保持合法性。
正文 · AI 翻译
摘要：当机器人在现实世界中部署时，它们必须与其他智能体交互，并在遵守法律约束的同时实现自身目标。这些可能相互冲突的目标往往只有部分优先级，使得标量化目标或完全指定的层级结构并不适用。我们提出了一个基于偏序偏好博弈（posetal games）的、在法律要求下进行多智能体运动规划的框架。与场景无关的法律准则对抽象法律关切进行排序，我们据此自动推导出智能体偏好，并为任何具体场景生成法律博弈。智能体可以用私有目标来细化其法律偏好，监管者也可以随着法律演进而细化准则。我们证明，此类定制只能移除均衡，从而保持合法性。为了在不明确传达私有偏好的情况下协调智能体，我们引入了信念博弈（belief play），它可证明能从保守的局部博弈中恢复真实均衡，并提出了一种需要更少信息的分布式迭代最佳响应协议。我们将该框架应用于海上航行，系统性地将成对交通规则提升至多船相遇场景。在多达四艘船的七次相遇中，所承诺均衡的每一次规则违反都被证明是由法律层级强制导致或不可满足的，并且在所有测试案例中都能从公开信息中识别出违规者。这些结果表明，基于准则的偏序偏好博弈提供了一条从部分指定的法律到多智能体运动规划的可审计路径。
| 主题： | 多智能体系统（cs.MA）；计算机科学与博弈论（cs.GT）；机器人学（cs.RO）；系统与控制（eess.SY） |
| 引用为： | arXiv:2610.22277 [cs.MA] |
| （或 arXiv:2610.22277v1 [cs.MA] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.22277 arXiv 通过 DataCite 颁发的 DOI（待注册） |
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来自：Yujun Huang [查看电子邮件]
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2026年10月15日星期四 17:39:16 UTC（536 KB）
来源：arXiv cs.MA · arxiv.org