Menschenzentrierte UAV-Trajektorienplanung in Such- und Rettungsmissionen mit Multi-Objective Reinforcement Learning

Keskeiset käsitteet

Die Integration von menschenzentrierten Faktoren in die UAV-Trajektorienplanung für Such- und Rettungsmissionen ist entscheidend für den Erfolg und die Akzeptanz von Drohnen in SAR-Operationen.

Tiivistelmä

Die Bedeutung von menschenzentrierten Faktoren in der UAV-Trajektorienplanung für SAR-Missionen wird untersucht.
Die Auswirkungen von Gender- und Anthropomorphismus-Merkmalen auf die Akzeptanz und Effizienz von Drohnen in SAR-Kontexten werden analysiert.
Die Integration von Analytic Hierarchy Process und Similarity-Based Experience Replay in die Trajektorienplanung wird vorgestellt.
Die Studie zeigt, wie Designentscheidungen die Effektivität von SAR-Missionen beeinflussen.
Die Verwendung von Deep Reinforcement Learning in der UAV-Trajektorienplanung wird erläutert.

Tilastot

"Die Drohnen wurden in fünf verschiedenen Designgruppen kategorisiert, und jede Umfrage wurde separat für jede Kategorie durchgeführt."
"Die Drohnen wurden in fünf verschiedene Designgruppen kategorisiert, und jede Umfrage wurde separat für jede Kategorie durchgeführt."
"Die Drohnen wurden in fünf verschiedene Designgruppen kategorisiert, und jede Umfrage wurde separat für jede Kategorie durchgeführt."

Lainaukset

"Die Drohnen wurden in fünf verschiedenen Designgruppen kategorisiert, und jede Umfrage wurde separat für jede Kategorie durchgeführt."
"Die Drohnen wurden in fünf verschiedene Designgruppen kategorisiert, und jede Umfrage wurde separat für jede Kategorie durchgeführt."

Tärkeimmät oivallukset

Human-Centric Aware UAV Trajectory Planning in Search and Rescue Missions Employing Multi-Objective Reinforcement Learning with AHP and Similarity-Based Experience Replay

by Mahya Rameza... klo arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18487.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

Wie können menschenzentrierte Designprinzipien die Akzeptanz von Drohnen in SAR-Missionen verbessern?

Menschenzentrierte Designprinzipien spielen eine entscheidende Rolle bei der Akzeptanz von Drohnen in SAR-Missionen. Durch die Integration von anthropomorphen Merkmalen und Gender-Cues in das Design von Drohnen können sie menschenähnlicher gestaltet werden, was die Vertrautheit und Akzeptanz erhöht. Anthropomorphismus, insbesondere Gender-Cues, beeinflussen die Wahrnehmung und Interaktion von Menschen mit Drohnen erheblich. Durch die Berücksichtigung von Geschlechtsmerkmalen und emotionalen Hinweisen in Drohnen kann die Effektivität von SAR-Missionen verbessert werden, da dies die Akzeptanz und Interaktion fördert. Die Integration von menschlichen Faktoren und emotionalen Hinweisen in Drohnen verbessert die Effizienz von SAR-Missionen, indem sie das Engagement und die Interaktionen verbessert.

Welche Rolle spielen Gender- und Anthropomorphismus-Merkmale bei der Interaktion zwischen Menschen und Drohnen?

Gender- und Anthropomorphismus-Merkmale spielen eine entscheidende Rolle bei der Interaktion zwischen Menschen und Drohnen. Gender-Cues beeinflussen nicht nur die Rollen, die Robotern zugewiesen werden, sondern auch die menschliche Akzeptanz und das Vertrauen in bestimmte Rollen. Anthropomorphismus hat signifikante Auswirkungen auf die öffentliche Wahrnehmung und Interaktion mit Drohnen. Drohnen, die soziale Merkmale aufweisen, wie eine Stimme oder ein Gesicht, verringern die wahrgenommene Distanz für die menschliche Interaktion und verbessern so die Akzeptanz. Dies ist besonders wichtig für Missionen wie die Suche und Rettung (SAR), die die Interaktion zwischen Mensch und Drohne priorisieren.

Inwiefern könnte die Integration von Analytic Hierarchy Process und Similarity-Based Experience Replay die Effizienz von UAV-Trajektorienplanung in komplexen SAR-Szenarien verbessern?

Die Integration von Analytic Hierarchy Process (AHP) und Similarity-Based Experience Replay kann die Effizienz der UAV-Trajektorienplanung in komplexen SAR-Szenarien erheblich verbessern. Durch die Anwendung des AHP können dynamische Gewichtungen für die verschiedenen Ziele in der Trajektorienplanung festgelegt werden, was zu einer situationsabhängigen Belohnungsstruktur führt. Dies ermöglicht eine Anpassung der Belohnungen an die aktuellen Anforderungen der Umgebung. Similarity-Based Experience Replay verbessert die Lerneffizienz, indem relevante Erfahrungen priorisiert werden, die kontextuell relevant sind. Dies führt zu einem ausgewogenen Lernprozess, der an die dynamische und komplexe Natur von SAR-Operationen angepasst ist. Durch die Kombination dieser Ansätze kann die UAV-Trajektorienplanung optimiert werden, um sowohl die operativen Ziele als auch die Sicherheit der Überlebenden gleichzeitig zu berücksichtigen.