論文の概要: MADRL-based UAVs Trajectory Design with Anti-Collision Mechanism in Vehicular Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03342v1
• Date: Sun, 21 Jan 2024 20:08:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 15:37:59.101166
• Title: MADRL-based UAVs Trajectory Design with Anti-Collision Mechanism in Vehicular Networks
• Title（参考訳）: 反衝突機構を持つMADRL系UAV軌道設計
• Authors: Leonardo Spampinato, Enrico Testi, Chiara Buratti, Riccardo Marini
• Abstract要約: 今後6Gネットワークでは、無人航空機(UAV)が移動基地局として機能することが期待される。 最も困難な問題の1つは、複数のUAVのための軌道の設計であり、同じ領域に協調して機能する。 本稿では,これらの問題に対処するためのランクベースのバイナリマスキング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9662978733004604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In upcoming 6G networks, unmanned aerial vehicles (UAVs) are expected to play a fundamental role by acting as mobile base stations, particularly for demanding vehicle-to-everything (V2X) applications. In this scenario, one of the most challenging problems is the design of trajectories for multiple UAVs, cooperatively serving the same area. Such joint trajectory design can be performed using multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) algorithms, but ensuring collision-free paths among UAVs becomes a critical challenge. Traditional methods involve imposing high penalties during training to discourage unsafe conditions, but these can be proven to be ineffective, whereas binary masks can be used to restrict unsafe actions, but naively applying them to all agents can lead to suboptimal solutions and inefficiencies. To address these issues, we propose a rank-based binary masking approach. Higher-ranked UAVs move optimally, while lower-ranked UAVs use this information to define improved binary masks, reducing the number of unsafe actions. This approach allows to obtain a good trade-off between exploration and exploitation, resulting in enhanced training performance, while maintaining safety constraints.
• Abstract（参考訳）: 今後の6Gネットワークでは、無人航空機(UAV)が移動基地局として機能し、特にV2Xの応用を要求される。 このシナリオでは、最も困難な問題の1つは複数のUAVのための軌道の設計であり、同じ領域に協調して機能する。 このような共同軌道設計はマルチエージェント深部強化学習(MADRL)アルゴリズムを用いて行うことができるが、UAV間の衝突のない経路を確保することは重要な課題である。 伝統的な方法は、安全でない条件を抑止するために訓練中に高いペナルティを課すが、これらは非効率であることが証明されるが、バイナリマスクは安全でない行為を制限するために使用できるが、すべてのエージェントに無意識に適用すれば、最適でない解決策や非効率性につながる可能性がある。 これらの問題に対処するため,我々はランクベースのバイナリマスキング手法を提案する。 高ランクのUAVは最適に動き、低ランクのUAVはこの情報を使って改善されたバイナリマスクを定義し、安全でないアクションの数を減らす。 このアプローチは、探索と搾取の間の良好なトレードオフを得ることができ、安全制約を維持しながら訓練性能を向上させることができる。

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