基于图卷积强化学习的多无人机冲突解脱
机器学习
2021-11-30 v1 多智能体系统
机器人学
摘要
安全是空域交通的首要关切。无人机（UAVs）间的飞行安全通过成对间隔最小值并利用冲突检测与解脱方法来保障。现有方法主要处理成对冲突，然而由于预期交通密度增加，多于两架无人机的相遇很可能发生。本文将多无人机冲突解脱建模为多智能体强化学习问题。我们实现了一种基于图神经网络的算法，其中协作智能体可通信以联合生成解脱机动。该模型在含 3 和 4 个在场智能体的场景中评估。结果显示智能体能够通过协作策略成功解决多无人机冲突。
引用
@article{arxiv.2111.14598,
title = {Multi-UAV Conflict Resolution with Graph Convolutional Reinforcement Learning},
author = {Ralvi Isufaj and Marsel Omeri and Miquel Angel Piera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.14598},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 5 figures, 1 table