优化野火监视与抑制的层次框架：基于人类-自主团队协作
系统与控制
2024-06-26 v1 多智能体系统
系统与控制
摘要
manned 和 unmanned 飞机的集成可帮助改进野火响应。野火控制失败发生在首要响应者可用资源不够或无效时，这些资源执行野火管理的初始阶段，称为 initial attack。初始攻击的监视和抑制模型将动作空间和目标关联起来，使其优化计算上具有挑战。初始攻击可形式化为多智能体部分可观测马尔可夫决策过程（MPOMDP）。我们将初始攻击 MPOMDP 分解为监视和抑制过程，其各自的规划器在不同的但恒定的时间尺度上运行。一个层次框架在监视和抑制规划器之间迭代，同时提供碰撞规避。该框架通过一组多旋翼无人机监视 initial attack 火灾，同时一架有人机携带水桶进行火灾抑制来体现。野火特有的求解器扩展被形式化，以减少否则庞大的动作空间。该层次框架在抽象和实际案例研究中分别对野火灭火技术和一种贪心基准提高了最高可达 242%（中等野火）和 60%（快速野火）。我们还验证了使用回归模型调度额外抑制资产，以确保野火被控制在野火机构确立的阈值之内。
引用
@article{arxiv.2406.17189,
title = {Hierarchical Framework for Optimizing Wildfire Surveillance and Suppression using Human-Autonomous Teaming},
author = {Mahdi Al-Husseini and Kyle Wray and Mykel Kochenderfer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.17189},
year = {2024}
}