Abstract Robot motion planerare blir alltmer utrustade med en spännande egendom: mänsklig likhet. Denna egenskap kan förbättra människa-robot interaktioner och är avgörande för en övertygande dator animation av människor. I detta dokument presenteras en (multiagentisk) rörelseplanerare för dynamiska miljöer som genererar mänskliga rörelser. Den presenterade rörelseplaneraren sticker ut mot andra rörelseplanerare genom att explicit modellera människolikt beslutsfattande och ta hänsyn till ömsesidigt beroende mellan individer, vilket uppnås genom att tillämpa spelteori. Icke-kooperativa spel och begreppet Nash jämvikt används för att formulera beslutsprocessen som beskriver människans rörelsebeteende när du går i en befolkad miljö. Vi utvärderar om vårt tillvägagångssätt genererar mänskliga rörelser genom två experiment: en videostudie som visar simulerade, rörliga fotgängare, där deltagarna är passiva observatörer, och en kollisionsundvikande studie, där deltagarna interagerar inom virtuell verklighet med en agent som styrs av olika rörelseplanerare. Experimenten är utformade som variationer i Turing-testet, vilket avgör om deltagarna kan skilja mellan mänskliga rörelser och artificiellt genererade rörelser. Resultaten av båda studierna sammanfaller och visar att deltagarna inte kunde skilja mellan mänskligt rörelsebeteende och vårt artificiella beteende baserat på spelteori. Däremot kunde deltagarna skilja mänskliga rörelser från rörelser baserade på etablerade planerare, såsom ömsesidiga hastighetshinder eller sociala krafter.
Författarna utvärderade spelteorin baserad SAN planerare mot etablerade planerare såsom ömsesidiga hastighetshinder eller sociala krafter, en variation av Turing testet administrerades som avgör om deltagarna kan skilja mellan mänskliga rörelser och artificiellt genererade rörelser REF.
Human-Like Motion Planning Based on Game Theoretic Decision Making
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Social Robotics', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}