从示范中学习无人机网络的传感器布置
应用统计
2019-09-05 v1
摘要
本工作展示了如何利用已有的无人机部署网络专家示范，实现民用应用中无人机布置的自动化。最优无人机布置是一个 NP-完全问题：它需要定义环境与无人机约束的闭式效用函数，该解不唯一且须为每个新无人机任务重新定义。这一复杂且耗时的过程阻碍了无人机网络在民用应用中的发展。我们提出一种方法，利用已有的无人机网络部署专家解，仅从示范中学习专家未言明的效用函数形式。这尤为有趣，因为检验专家可能难以将其过于复杂的专业知识显式表述为 such 函数。一旦学习完成，我们的模型生成效用函数，其最大值与专家无人机位置相匹配。我们在人群模拟器内的 Wi-Fi 无人机网络应用上测试该方法，并达到与专家相当的服务质量。我们表明该方法不限于此无人机应用，并可扩展至诸如建筑监测等其他任务。
关键词
引用
@article{arxiv.1909.01636,
title = {Learning Sensor Placement from Demonstration for UAV networks},
author = {Assia Benbihi and Matthieu Geist and Cédric Pradalier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.01636},
year = {2019}
}