Управляемая генерация интерактивных агентов для обучения робота-доставщика

Робот-доставщик встречает пешеходов, которые могут неожиданно пересечь его путь, и автомобили, маневрирующие в тесных придомовых зонах. Расскажем, как с помощью диффузионных моделей создавать таких интерактивных агентов и управляемые сложные сценарии для RL-обучения. Расскажем, как использовать диффузионные модели для создания интерактивных пешеходов в RL-симуляции. С помощью classifier-free guidance и LoRA-адаптеров можно усиливать редкие типы поведения и управлять сложностью обучающих ситуаций. Обсудим интеграцию модели в closed loop, генерацию целевых сценариев и практические проблемы реалистичности и устойчивости.