論文の概要: Multi-AUV Ad-hoc Networks-Based Multi-Target Tracking Based on Scene-Adaptive Embodied Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27194v1
• Date: Sat, 28 Mar 2026 08:48:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.841287
• Title: Multi-AUV Ad-hoc Networks-Based Multi-Target Tracking Based on Scene-Adaptive Embodied Intelligence
• Title（参考訳）: シーン適応型身体情報に基づくマルチAUVアドホックネットワークに基づくマルチターゲットトラッキング
• Authors: Kai Tian, Jialun Wang, Chuan Lin, Guangjie Han, Shengchao Zhu, Ying Liu, Qian Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,マルチAUVアドホックネットワークのためのシーン適応型エンボディインテリジェンス(EI)アーキテクチャを提案する。 EIは、知覚、意思決定、身体的実行を統一された認知ループに統合することで、AUVを具現化された実体として再考する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.13365683218245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid advancement of underwater net-working and multi-agent coordination technologies, autonomous underwater vehicle (AUV) ad-hoc networks have emerged as a pivotal framework for executing complex maritime missions, such as multi-target tracking. However, traditional data-centricarchitectures struggle to maintain operational consistency under highly dynamic topological fluctuations and severely constrained acoustic communication bandwidth. This article proposes a scene-adaptive embodied intelligence (EI) architecture for multi-AUV ad-hoc networks, which re-envisions AUVs as embodied entities by integrating perception, decision-making, and physical execution into a unified cognitive loop. To materialize the functional interaction between these layers, we define a beacon-based communication and control model that treats the communication link as a dynamic constraint-aware channel, effectively bridging the gap between high-level policy inference and decentralized physical actuation. Specifically, the proposed architecture employs a three-layer functional framework and introduces a Scene-Adaptive MARL (SA-MARL) algorithm featuring a dual-path critic mechanism. By integrating a scene critic network and a general critic network through a weight-based dynamic fusion process, SA-MARL effectively decouples specialized tracking tasks from global safety constraints, facilitating autonomous policy evolution. Evaluation results demonstrate that the proposedscheme significantly accelerates policy convergence and achieves superior tracking accuracy compared to mainstream MARL approaches, maintaining robust performance even under intense environmental interference and fluid topological shifts.
• Abstract（参考訳）: 水中ネットワークとマルチエージェント協調技術の急速な進歩により、自律型水中車両(AUV)アドホックネットワークは、マルチターゲットトラッキングのような複雑な海洋ミッションを実行するための重要な枠組みとして登場した。 しかし、従来のデータ中心アーキテクチャは、非常にダイナミックなトポロジカルなゆらぎと厳しい制約のある音響通信帯域の下で、運用上の一貫性を維持するのに苦労している。 本稿では、マルチAUVアドホックネットワークのためのシーン適応型エンボディインテリジェンス(EI)アーキテクチャを提案する。 これらの層間の機能的相互作用を実現するために,通信リンクを動的制約認識チャネルとして扱うビーコンベースの通信制御モデルを定義し,高レベルなポリシ推論と分散化された物理アクチュエータ間のギャップを効果的に埋める。 特に,提案アーキテクチャは3層機能フレームワークを採用し,デュアルパス批判機構を備えたシーン適応型MARL (SA-MARL) アルゴリズムを導入している。 SA-MARLは、シーン批評家ネットワークと一般的な批評家ネットワークを重量ベースのダイナミックフュージョンプロセスで統合することにより、グローバルな安全制約から特別なトラッキングタスクを効果的に分離し、自律的なポリシーの進化を促進する。 評価の結果,提案手法は, 環境干渉や流体トポロジカルシフトの下でも頑健な性能を保ちながら, 政策収束を著しく促進し, 追従精度に優れることが示された。

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