論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Multi-Satellite Earth Observation: A Realistic Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15207v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 07:42:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.574039
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Multi-Satellite Earth Observation: A Realistic Case Study
• Title（参考訳）: 自律型マルチサテライト地球観測のためのマルチエージェント強化学習:実例
• Authors: Mohamad A. Hady, Siyi Hu, Mahardhika Pratama, Jimmy Cao, Ryszard Kowalczyk,
• Abstract要約: 低軌道(LEO)衛星の指数的な成長は、地球観測(EO)ミッションに革命をもたらした。 従来の最適化アプローチは、動的EOミッションのリアルタイムな意思決定要求を処理するのに苦労する。 RLをベースとした自律型EOミッション計画について,単一衛星操作をモデル化し,マルチ衛星コンステレーションに拡張することで検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.798174763420896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The exponential growth of Low Earth Orbit (LEO) satellites has revolutionised Earth Observation (EO) missions, addressing challenges in climate monitoring, disaster management, and more. However, autonomous coordination in multi-satellite systems remains a fundamental challenge. Traditional optimisation approaches struggle to handle the real-time decision-making demands of dynamic EO missions, necessitating the use of Reinforcement Learning (RL) and Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL). In this paper, we investigate RL-based autonomous EO mission planning by modelling single-satellite operations and extending to multi-satellite constellations using MARL frameworks. We address key challenges, including energy and data storage limitations, uncertainties in satellite observations, and the complexities of decentralised coordination under partial observability. By leveraging a near-realistic satellite simulation environment, we evaluate the training stability and performance of state-of-the-art MARL algorithms, including PPO, IPPO, MAPPO, and HAPPO. Our results demonstrate that MARL can effectively balance imaging and resource management while addressing non-stationarity and reward interdependency in multi-satellite coordination. The insights gained from this study provide a foundation for autonomous satellite operations, offering practical guidelines for improving policy learning in decentralised EO missions.
• Abstract（参考訳）: 低地球軌道(LEO)衛星の指数的成長は地球観測(EO)ミッションに革命をもたらし、気候モニタリングや災害管理などの課題に対処している。 しかし、マルチサテライトシステムの自律的な調整は依然として根本的な課題である。 従来の最適化アプローチは、動的EOミッションのリアルタイム意思決定要求に対処し、強化学習(RL)とマルチエージェント強化学習(MARL)の使用を必要とする。 本稿では,単一衛星操作をモデル化し,MARLフレームワークを用いてマルチ衛星コンステレーションに拡張したRLベースの自律EOミッション計画について検討する。 我々は、エネルギーとデータストレージの制限、衛星観測の不確実性、部分観測可能性の下での分散調整の複雑さなど、重要な課題に対処する。 ほぼ現実的な衛星シミュレーション環境を利用して,PPO,IPPO,MAPPO,HAPPOを含む最先端MARLアルゴリズムの訓練安定性と性能を評価する。 以上の結果から,MARLはマルチサテライト調整における非定常性と報酬相互依存性に対処しながら,画像と資源管理を効果的に両立できることが示唆された。 本研究から得られた知見は、自律衛星運用の基盤となり、分散EOミッションにおける政策学習を改善するための実践的ガイドラインを提供する。

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