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J-GLOBAL ID：202202291605684367   整理番号：22A0879607

グリッドセンサを利用した強化学習に基づくマルチUAV協調空輸

Multi-UAV Cooperative Aerial Transport Based on Reinforcement Learning Using Grid Sensor

著者 (1件)： 宮川勲 (湘南工科大 工)
資料名： 湘南工科大学紀要  (Shonan Institute of Technology Journal)
巻： 56  号： 1  ページ： 27-32  発行年： 2022年03月31日 
JST資料番号： S0930A  ISSN： 0919-2549  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： UAV(Unmanned Aerial Vehicle)を活用した監視,設備保守,配送,災害救助が期待されている.本研究は,非GPS環境(室内環境,トンネル,ビル群のエリア)におけるマルチUAV協調空輸に焦点を当てる.協調空輸は,複数のUAV間で作業を分担することにより効率的に任務を遂行する.非GPS環境における安全な空輸のために,マルチUAVの精確な飛行制御が必要となる.著者は,グリッドセンサを利用した強化学習に基づくマルチUAV協調空輸を提案する.提案方法は,リーダフォロワ編隊の枠組みにおいてトレーニング空間から協調空輸にとって安全な飛行経路を獲得する.著者はUnity ML-Agents Toolkitを使った空輸シミュレーションにおいて提案方法の性能を評価する.外乱を含む空輸では,そのアプローチがリアルタイムで障害物を回避して安全な飛行経路を見つけることを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *無人機 ,  *多重化 ,  *航空輸送 ,  *協調作業 ,  分配 ,  強化学習 ,  センサ ,  飛行制御 ,  救助 ,  災害 ,  配送 ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： *マルチUAV ,  複数 ,  *協調空輸 ,  業務分担 ,  グリッドセンサ ,  災害救助

分類 (2件)： 航空機  (QK06000K) ,  航空輸送・サービス一般  (TE01010X)

タイトルに関連する用語 (6件)： グリッド ,  強化学習 ,  マルチ ,  UAV ,  協調 ,  空輸