基于深度强化学习的自主飞行器分布式野火监视
机器人学
2018-10-12 v1 人工智能
机器学习
摘要
自主无人机群可用于监测野火，使消防人员做出明智决策。然而，控制多架自主固定翼飞行器以最大化森林火灾覆盖是复杂问题。其状态空间高维，火势随机传播，传感器信息不完善，且飞行器须相互协调以完成任务。本工作提出两种深度强化学习方法，用于训练去中心化控制器，以适应问题固有的高维与不确定性。第一种方法利用单机即时观测控制飞行器。第二种方法允许飞行器在野火状态图上协作并维护已访问位置的时间历史，作为控制器输入。仿真结果表明，两种方法均能使飞行器准确追踪野火扩张，并优于在线滚动时域控制器。附加仿真证明该方法可随不同飞行器数量扩展，并泛化至不同野火形状。
引用
@article{arxiv.1810.04244,
title = {Distributed Wildfire Surveillance with Autonomous Aircraft using Deep Reinforcement Learning},
author = {Kyle D. Julian and Mykel J. Kochenderfer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.04244},
year = {2018}
}