Fugu-MT 論文翻訳(概要): Drone Flocking Optimization using NSGA-II and Principal Component Analysis

論文の概要: Drone Flocking Optimization using NSGA-II and Principal Component Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00432v1
Date: Sun, 1 May 2022 09:24:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-04 05:29:39.673638
Title: Drone Flocking Optimization using NSGA-II and Principal Component Analysis
Title（参考訳）: NSGA-IIと主成分分析を用いたドローン浮揚最適化
Authors: Jagdish Chand Bansal, Nikhil Sethi, Ogbonnaya Anicho, Atulya Nagar
Abstract要約: 鳥の群れや魚の群れのような自然システムにおける個々のエージェントは、地元の集団で協調しコミュニケーションする素晴らしい能力を示す。このような自然システムをドローン群にエミュレートして、防衛、農業、産業の自動化、人道支援といった問題を解決することは、新しい技術である。複数の対立する目標を持つ制限された環境でドローンの群れを最適化することを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8495139954994114
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Individual agents in natural systems like flocks of birds or schools of fish display a remarkable ability to coordinate and communicate in local groups and execute a variety of tasks efficiently. Emulating such natural systems into drone swarms to solve problems in defence, agriculture, industry automation and humanitarian relief is an emerging technology. However, flocking of aerial robots while maintaining multiple objectives, like collision avoidance, high speed etc. is still a challenge. In this paper, optimized flocking of drones in a confined environment with multiple conflicting objectives is proposed. The considered objectives are collision avoidance (with each other and the wall), speed, correlation, and communication (connected and disconnected agents). Principal Component Analysis (PCA) is applied for dimensionality reduction, and understanding the collective dynamics of the swarm. The control model is characterised by 12 parameters which are then optimized using a multi-objective solver (NSGA-II). The obtained results are reported and compared with that of the CMA-ES algorithm. The study is particularly useful as the proposed optimizer outputs a Pareto Front representing different types of swarms which can applied to different scenarios in the real world.
Abstract（参考訳）: 鳥類の群れや魚類の群れのような自然のシステムの個々のエージェントは、ローカルグループで協調し、コミュニケーションし、さまざまなタスクを効率的に実行する素晴らしい能力を示している。このような自然システムをドローン群にエミュレートし、防衛、農業、産業自動化、人道支援といった問題を解決することは、新たな技術である。しかし、衝突回避や高速などの複数の目標を維持しながら空中ロボットの群れは依然として課題である。本稿では,複数の競合する目標を持つ限定環境におけるドローンの群れ最適化を提案する。検討対象は衝突回避(相互および壁)、速度、相関、通信(接続および切断されたエージェント)である。主成分分析(PCA)は次元の減少と群集の集合力学の理解に応用される。制御モデルは12のパラメータで特徴づけられ、多目的解法(NSGA-II)を用いて最適化される。得られた結果をCMA-ESアルゴリズムと比較した。この研究は、提案されたオプティマイザが現実世界のさまざまなシナリオに適用可能な様々な種類のスワムを表すPareto Frontを出力するので特に有用である。

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