Till innehåll på sidan

Complexity-aware Decision-making with Applications to Large-scale and Human-in-the-loop Systems

Tid: Fr 2023-06-09 kl 10.00

Plats: D37, Lindstedtsvägen 5, Stockholm

Videolänk: https://kth-se.zoom.us/j/62018776394

Språk: Engelska

Ämnesområde: Elektro- och systemteknik

Licentiand: Elis Stefansson , Reglerteknik

Granskare: Professor Iman Shames, Australian National University, Canberra, Australia

Huvudhandledare: Professor Karl H. Johansson, Reglerteknik; Professor Henrik Sandberg, Reglerteknik

Exportera till kalender

QC 20230523

Abstract

Denna avhandling studerar styrsystem med autonoma beslutsfattare och människor. Vi formaliserar och beräknar styrlagar av låg komplexitet med tillämpningar på storskaliga system samt föreslår modeller för mänsklig interaktion som kan användas av regulatorer för att beräkna interaktionsmedvetna beslut.

I den första delen av denna avhandling studerar vi komplexitet-medveten beslutsfattning, där vi formaliserar styrlagars komplexitet samt konstruerar algoritmer som beräknar styrlagar med låg komplexitet. Mer precist, först studerar vi storskaliga system givna av hierarkiska finita tillståndsmaskiner (HFSMs) och presenterar en planeringsalgoritm för sådana system som utnyttjar hierarkin för att beräkna optimala styrlagar effektivt. Algoritmen kan också lätt hantera förändringar i systemet. Vi bevisar dessa egenskaper och utför simuleringar på HFSMs med upp till 2 miljoner tillstånd, inklusive en robot-applikation, där vår algorithm överträffar både Dijkstra's algoritm och så kallade Contraction Hierarchies.

För det andra så presenterar vi ett planeringsobjektiv för finita tillståndsmaskiner som ger en explicit avvägning mellan ett styrlags prestanda och komplexitet. Vi använder Kolmogorovkomplexitet då den fångar den ultimata komprimeringen av ett objekt i en universell Turing-maskin. Vi bevisar att detta objektiv är icke-trivial att optimera över i avseendet att dynamisk programming är omöjligt att utföra. Vi presenterar två algoritmer som beräknar styrlagar med låg komplexitet och evaluerar våra algoritmer på ett enkelt navigationsproblem där vi erhåller styrlagar av låg komplexitet som instämmer med intuition.

I den andra delen av denna avhandling behandlar vi reglersystem där en människa interagerar med systemet och studerar hur mänskligt beslutsfattande i sådana system kan förutspås. Först studerar vi hur interaktionen mellan en maskin och en människa i ett reglersystem can förutspås med hjälp av spelteori, med fokus på en självkörande lastbilskonvoj som interagerar med en mänskligt styrd bil. Interaktionen är modellerad som ett hierarkiskt dynamiskt spel, där den hierarkiska indelningen är tidsmässig med en högupplöst taktil horisont som förutspår omedelbara interaktioner samt en lågupplöst strategisk horisont som estimerar långtgående interaktioner. Indelning möjliggör beräkningar som vi validerar via simuleringar där vi får situations-medvetet beteende med naturliga och säkra interaktioner.

För det andra söker vi en model med få parametrar som förklarar mänskligt beteende där vi fokuserar på omkörningar. Vi formaliserar omkörningsproblemet som ett beslutfattningsproblem med perceptuell osäkerhet. Vi presenterar och analyserar numeriskt risk-agnostiska och risk-medvetna beslutsmodeller som avväger om en omkörning är önskvärd. Vi visar hur en förares beslutstid och konfidensnivå kan karakteriserar via två modellparametrar som tillsammans representerar mänskligt risk-beteende. Vi beskriver en experimentell testbädd och presentar preliminära resultat från två mänskliga förare.

urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-327311