Effiziente Lösung des Problems der anhaltenden Überwachung durch einen einzelnen Drohnenflug mit Treibstoffbeschränkungen mithilfe von Deep Reinforcement Learning

核心概念

Ein Deep-Reinforcement-Learning-basierter Ansatz wird vorgestellt, um eine optimale Sequenz von Zielbesuchen für eine einzelne Drohne zu bestimmen, die eine anhaltende Überwachungsmission unter Berücksichtigung von Treibstoffbeschränkungen durchführt.

摘要

Der Artikel präsentiert einen Deep-Reinforcement-Learning-basierten Ansatz, um das Problem der anhaltenden Überwachung durch eine einzelne Drohne mit Treibstoffbeschränkungen zu lösen.

Das Problem wird als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) formuliert, bei dem die Drohne entscheiden muss, welche Ziele sie als Nächstes besucht, um die maximale Zeit zwischen aufeinanderfolgenden Zielbesuchen zu minimieren, während sie nie den Treibstoff ausgeht.

Um die Übertragbarkeit des Ansatzes auf Probleme mit unterschiedlicher Anzahl von Zielen zu erhöhen, wird die Verwendung von Dummy-Zielen vorgeschlagen. Außerdem wird eine Technik namens "Action Masking" eingeführt, um die Treibstoffbeschränkungen direkt in den Entscheidungsprozess der Drohne zu integrieren.

Die Ergebnisse umfangreicher Experimente zeigen, dass der Deep-Reinforcement-Learning-Ansatz im Vergleich zu einer Greedy-Heuristik deutlich bessere Ergebnisse in Bezug auf die minimale maximale Revisitzeit erzielt. Darüber hinaus erweist sich der Ansatz als robust gegenüber Änderungen der Treibstoffkapazität der Drohne.

統計資料

Die Drohne verbraucht 1 Einheit Treibstoff pro Einheit zurückgelegter Strecke.
Die maximale Treibstoffkapazität der Drohne beträgt 120 Einheiten.

引述

"Der Deep-Reinforcement-Learning-Ansatz zeigt Robustheit gegenüber Variationen in der Treibstoffkapazität der Drohne und beseitigt die Notwendigkeit eines erneuten Trainings, wenn sich die Treibstoffkapazität ändert."
"Der Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmus optimiert den Ressourceneinsatz, ohne eine umfangreiche Rekonfiguration des Modells zu erfordern."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Deep Reinforcement Learning-Based Approach for a Single Vehicle Persistent Surveillance Problem with Fuel Constraints

by Hritik Bana,... 於 arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06423.pdf

深入探究

Wie könnte der Ansatz erweitert werden, um Ziele mit unterschiedlichen Prioritäten zu berücksichtigen

Um Ziele mit unterschiedlichen Prioritäten zu berücksichtigen, könnte der Ansatz durch die Einführung von Gewichten für jedes Ziel erweitert werden. Diese Gewichte könnten in die Berechnung der maximalen Wiederbesuchszeit für jedes Ziel einbezogen werden. Indem die Prioritäten der Ziele berücksichtigt werden, kann das System so optimiert werden, dass Ziele mit höherer Priorität häufiger besucht werden. Dies würde sicherstellen, dass wichtige Ziele eine angemessene Überwachung erhalten, während gleichzeitig die Effizienz des gesamten Überwachungssystems gewährleistet wird.

Wie könnte der Ansatz auf ein Szenario mit mehreren Drohnen, die kooperativ überwachen, erweitert werden

Um den Ansatz auf ein Szenario mit mehreren Drohnen zu erweitern, die kooperativ überwachen, könnte eine koordinierte Planung und Kommunikation zwischen den Drohnen implementiert werden. Jede Drohne könnte ihre eigenen Ziele haben, aber sie müssten Informationen über ihre Positionen, verbleibende Kraftstoffkapazität und geplante Routen austauschen. Durch die Implementierung von Algorithmen für kooperative Entscheidungsfindung könnten die Drohnen zusammenarbeiten, um die Überwachungseffizienz zu maximieren und Redundanzen zu vermeiden. Dies würde eine effektive und koordinierte Überwachung mehrerer Ziele ermöglichen.

Welche zusätzlichen Beschränkungen oder Anforderungen könnten in Zukunft in das Problem integriert werden, um es realitätsnäher zu gestalten

Zusätzliche Beschränkungen oder Anforderungen, die in das Problem integriert werden könnten, um es realitätsnäher zu gestalten, sind beispielsweise Umweltbedingungen wie Windgeschwindigkeit und -richtung. Diese Faktoren könnten die Flugleistung der Drohnen beeinflussen und müssten bei der Routenplanung berücksichtigt werden. Darüber hinaus könnten Sicherheitsaspekte wie Luftraumrestriktionen oder Kollisionen mit anderen Luftfahrzeugen in das Modell einbezogen werden. Die Integration dieser realen Einschränkungen würde das Überwachungsszenario realistischer gestalten und die Robustheit des Systems in realen Einsatzumgebungen verbessern.