文献

J-GLOBAL ID：201802289049747739   整理番号：18A1509622

オブジェクト指向多目的SARSAによる分散UAV群形成制御【JST・京大機械翻訳】

Distributed UAV Swarm Formation Control via Object-Focused, Multi-Objective SARSA

著者 (2件)： Speck Christian (Lockheed Martin Advanced Technology Labs, Spectrum Systems Lab, Cherry Hill, NJ, USA) ,  Bucci Donald J. (Lockheed Martin Advanced Technology Labs, Spectrum Systems Lab, Cherry Hill, NJ, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ACC  ページ： 6596-6601  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,障害物と待点の相対的状態空間構築に基づく固定翼UAVのスウォームのための分散型形成制御問題の新しい多目的強化学習定式化を提示した。具体的には,モジュール状態行動-報酬-状態-行動(SARSA)アプローチを,一連の行動群規則(すなわち,Reynolds群れ,目標探索,および障害物回避)に適用した。Qテーブルは,ランダム化されたポイントと障害物の位置を持つシナリオ上のUAVプラントのシミュレーションモデルを用いて,各ルールに対してオフラインで訓練される。最大質量アプローチを,すべてのQテーブルにわたるQ値の加重和を最大化する相対的なヘディングを選択することにより,各UAVに対する行動選択に適用した。状態空間の次元を抑制するために,オブジェクトに焦点を合わせた学習を,各検出された隣接UAVと障害に対する複数のQテーブルを瞬時化するための政策評価の間に適用した。既存の行動群制御装置と比較して,オブジェクト集束最大質量SARSA(OF-GM-SARSA)を介して学習された制御装置は,望ましい群れ挙動を実証することに関して複数のシナリオを通して一般化可能であるが,一方,衝突の否定的な数を提供する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制御装置 ,  Q値 ,  強化学習 ,  シミュレーションモデル ,  *スウォーム ,  プラント ,  障害物回避 ,  集束 ,  定式化
準シソーラス用語： 政策評価 ,  行動選択 ,  加重 ,  固定翼 ,  状態空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： オブジェクト指向 ,  多目的 ,  UAV