用于区域覆盖的无人机协同分布式强化学习
机器人学
2018-09-18 v2
摘要
本文提出了一种用于无人机（UAV）团队的分布式多智能体强化学习（MARL）算法。所提出的 MARL 算法允许无人机协同学习，以实现对未知感兴趣区域的完全覆盖，同时最小化其视场之间的重叠部分。本文讨论了该系统的 MARL 面临的两个挑战：首先，无人机团队联合动作的复杂动态问题，将使用博弈论相关均衡来解决；其次，大维状态空间表示的挑战，将通过高效的函数逼近技术来处理。我们还详细提供了仿真和物理实现两方面的实验结果，表明无人机团队能够成功学习并完成任务。
引用
@article{arxiv.1803.07250,
title = {Cooperative and Distributed Reinforcement Learning of Drones for Field Coverage},
author = {Huy Xuan Pham and Hung Manh La and David Feil-Seifer and Aria Nefian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.07250},
year = {2018}
}