論文の概要: Efficient UAV Trajectory-Planning using Economic Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02676v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 20:54:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-07 18:24:42.598509
• Title: Efficient UAV Trajectory-Planning using Economic Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 経済強化学習による効率的なUAV軌道計画
• Authors: Alvi Ataur Khalil, Alexander J Byrne, Mohammad Ashiqur Rahman, Mohammad Hossein Manshaei
• Abstract要約: UAV間でタスクを分散するための経済取引に触発された新しい強化学習アルゴリズムであるREPlannerを紹介します。 エージェントが協力し、リソースを競うことができるマルチエージェント経済ゲームとして、パス計画問題を策定します。 UAV協力によるタスク分布の計算を行うため、Swarmサイズの変化に対して非常に耐性が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.91405908268662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in unmanned aerial vehicle (UAV) design have opened up applications as varied as surveillance, firefighting, cellular networks, and delivery applications. Additionally, due to decreases in cost, systems employing fleets of UAVs have become popular. The uniqueness of UAVs in systems creates a novel set of trajectory or path planning and coordination problems. Environments include many more points of interest (POIs) than UAVs, with obstacles and no-fly zones. We introduce REPlanner, a novel multi-agent reinforcement learning algorithm inspired by economic transactions to distribute tasks between UAVs. This system revolves around an economic theory, in particular an auction mechanism where UAVs trade assigned POIs. We formulate the path planning problem as a multi-agent economic game, where agents can cooperate and compete for resources. We then translate the problem into a Partially Observable Markov decision process (POMDP), which is solved using a reinforcement learning (RL) model deployed on each agent. As the system computes task distributions via UAV cooperation, it is highly resilient to any change in the swarm size. Our proposed network and economic game architecture can effectively coordinate the swarm as an emergent phenomenon while maintaining the swarm's operation. Evaluation results prove that REPlanner efficiently outperforms conventional RL-based trajectory search.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の設計の進歩は、監視、ファイアファイアファイティング、セルラーネットワーク、配送アプリケーションなど様々な用途に応用を広げている。 さらに、コストの低下により、UAVを運用するシステムも人気を博している。 システムにおけるuavの特異性は、軌道や経路計画や協調問題の新しい集合を生み出す。 環境にはUAVよりも多くの関心点(POI)が含まれており、障害物や飛行禁止区域がある。 UAV間でタスクを分散するための経済トランザクションに触発された新しいマルチエージェント強化学習アルゴリズムであるREPlannerを紹介します。 このシステムは経済理論、特にUAVがPOIを割り当てたオークション機構を中心に展開している。 エージェントが協力し、リソースを競うことができるマルチエージェント経済ゲームとして、パス計画問題を策定します。 次に,この問題を部分可観測マルコフ決定プロセス(pomdp)に変換し,各エージェントにデプロイした強化学習(rl)モデルを用いて解決する。 UAV協力によるタスク分布の計算を行うため、Swarmサイズの変化に対して非常に耐性が高い。 提案するネットワークおよび経済ゲームアーキテクチャは,Swarmの動作を維持しながら,Swarmを創発的な現象として効果的にコーディネートすることができる。 評価の結果, replanner は従来の rl ベースの軌道探索を効率良く上回ることがわかった。

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