인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
In this study, a cooperative monitoring task for multiple anti-aircraft targets is investigated using multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with stereo vision sensors. To accomplish this task, these UAVs must cooperate with other UAVs within a three-dimensional (3D) space to track multiple targets and avoid collisions. To address this challenge, we propose a cooperative multiagent reinforcement learning (MARL) scheme that can make intelligent flight decisions to enable multiple UAVs to perform cooperative surveillance tasks. The main contributions of this study are as follows. First, to the best of our knowledge, this study is the first attempt to address aerial multi-target surveillance using multiple UAVs via MARL in 3D space. Second, we adopt a hybrid approach that integrates low-level rule-based controllers and high-level control policies to enable agents to learn the high-level goals set through reinforcement learning.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089810340
