論文の概要: Autonomous Agent for Beyond Visual Range Air Combat: A Deep Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09669v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 13:54:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 14:13:42.558464
• Title: Autonomous Agent for Beyond Visual Range Air Combat: A Deep Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: beyond visual range air combatのための自律エージェント:深層強化学習アプローチ
• Authors: Joao P. A. Dantas, Marcos R. O. A. Maximo, Takashi Yoneyama
• Abstract要約: 本研究は, 遠近視域(BVR)空戦シミュレーション環境において動作可能な深層強化学習に基づくエージェントの開発に寄与する。 本稿では,BVR戦闘におけるその役割を学習し,改善することができる高性能戦闘機のエージェント構築の概要について述べる。 また、仮想シミュレーションを用いて実際のパイロットの能力を調べ、訓練されたエージェントと同じ環境で対話し、パフォーマンスを比較することを望んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2578242050187029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work contributes to developing an agent based on deep reinforcement learning capable of acting in a beyond visual range (BVR) air combat simulation environment. The paper presents an overview of building an agent representing a high-performance fighter aircraft that can learn and improve its role in BVR combat over time based on rewards calculated using operational metrics. Also, through self-play experiments, it expects to generate new air combat tactics never seen before. Finally, we hope to examine a real pilot's ability, using virtual simulation, to interact in the same environment with the trained agent and compare their performances. This research will contribute to the air combat training context by developing agents that can interact with real pilots to improve their performances in air defense missions.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,bvr(beyond visual range)航空戦闘シミュレーション環境において動作可能な深層強化学習に基づくエージェントの開発に寄与する。 本稿では,実測値から算出した報酬に基づいて,bvr戦闘におけるその役割を学習し,改善できる高性能戦闘機のエージェントの構築について概説する。 また、セルフプレイ実験を通じて、これまで見たことのない新しい空戦戦術を生み出すことも期待しています。 最後に、仮想シミュレーションを用いて、訓練されたエージェントと同一環境で対話し、それらのパフォーマンスを比較する実際のパイロットの能力について検討する。 本研究は、実際のパイロットと対話し、航空防衛任務におけるパフォーマンスを改善するエージェントを開発することで、航空戦闘訓練の文脈に寄与する。

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