論文の概要: Short vs. Long-term Coordination of Drones: When Distributed Optimization Meets Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09852v2
• Date: Thu, 25 Jan 2024 08:53:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 17:37:36.145965
• Title: Short vs. Long-term Coordination of Drones: When Distributed Optimization Meets Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ドローンの短期対長期協調:分散最適化が深層強化学習と出会うとき
• Authors: Chuhao Qin and Evangelos Pournaras
• Abstract要約: 自動対話型ドローンの群れは、充電技術をサポートして、スマートシティーに魅力的なセンシング機能を提供する。 分散最適化と深層強化学習(DRL)を含む既存のアプローチは、コスト効率が高く高品質なナビゲーション、センシング、充電を実現するためにドローンを協調することを目的としている。 本稿では,分散最適化に基づく短期計画生成と選択と,DRLに基づく飛行方向の長期的戦略的スケジューリングを併用した新しいプログレッシブアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851637998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Swarms of autonomous interactive drones, with the support of recharging technology, can provide compelling sensing capabilities in Smart Cities, such as traffic monitoring and disaster response. Existing approaches, including distributed optimization and deep reinforcement learning (DRL), aim to coordinate drones to achieve cost-effective, high-quality navigation, sensing, and charging. However, they face grand challenges: short-term optimization is not effective in dynamic environments with unanticipated changes, while long-term learning lacks scalability, resilience, and flexibility. To bridge this gap, this paper introduces a new progressive approach that combines short-term plan generation and selection based on distributed optimization with a DRL-based long-term strategic scheduling of flying direction. Extensive experimentation with datasets generated from realistic urban mobility underscores an outstanding performance of the proposed solution compared to state-of-the-art. We also provide compelling new insights about the role of drones density in different sensing missions, the energy safety of drone operations and how to prioritize investments for key locations of charging infrastructure.
• Abstract（参考訳）: リチャージ技術をサポートする自律型インタラクティブドローンの群れは、交通監視や災害対応といったスマートシティーに魅力的なセンシング機能を提供する。 分散最適化と深層強化学習(DRL)を含む既存のアプローチは、コスト効率が高く高品質なナビゲーション、センシング、充電を実現するためにドローンを調整することを目的としている。 短期最適化は予期せぬ変更を伴う動的環境では有効ではないが、長期学習にはスケーラビリティ、レジリエンス、柔軟性が欠けている。 このギャップを埋めるため,本稿では,分散最適化に基づく短期計画生成と選択と,飛行方向のdrlに基づく長期戦略スケジューリングを組み合わせた新しい手法を提案する。 リアルな都市モビリティから生成されたデータセットの広範な実験は、最先端のソリューションに比べて優れた性能を示している。 また、さまざまなセンシングミッションにおけるドローン密度の役割、ドローン運用のエネルギー安全性、充電インフラの重要な場所に対する投資の優先順位付けについて、新たな洞察を与えています。

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