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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-05-31 14:15 自立型制御UAVに向けたマルチエージェント強化学習による配置方法ついて ○中里 仁（東大）・Gia Khanh Tran（東工大）・須藤克弥（電通大）  RCS2024-25 |
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| 抄録 | （和） | 近年，デジタルツインを使って社会をより豊かにしようとする気運が高まり，関連技術の研究が盛んにおこなわれている．アドホックネットワークを構成するマルチUAV(Unmanned Aerial Vehicle）を用いたデジタルツインのための情報収集システムは災害時やイベント開催時などの一時的な需要の変化にも柔軟に対応することができ，デジタルツインの社会実装の基盤を支えるための重要なシステムである．本研究では，アドホックネットワークを構成するマルチUAVによるリアルタイム情報収集システムとそのためのマルチUAVの協調飛行戦略をマルチエージェント強化学習によって得る手法を提案する．シミュレーション結果より，UAV同士が協調して飛行することを確認することができた．本稿では，本研究成果を報告すると共に今後必要となる課題を議論することで新しい知見を与える． |
| （英） | Recently, there has been a growing momentum to enhance society using Digital Twins, with numerous studies on related technologies. Information collection systems for Digital Twins utilizing multi-UAVs to form ad-hoc networks are crucial for supporting the implementation of Digital Twins in society. These systems exhibit flexibility in responding to temporary changes in demand, such as during disasters or events. This study proposes a method for obtaining a real-time information collection system using multi-UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) that form ad-hoc networks and the corresponding cooperative flight strategy for these UAVs through multi-agent reinforcement learning. Simulation results confirm the coordinated flight of UAVs working together collaboratively. | |
| キーワード | （和） | デジタルツイン / マルチUAV / アドホックネットワーク / マルチエージェント強化学習 / / / / |
| （英） | Digital Twin / Multi-UAV / Adhoc-Network / Multi-Agent Reinforcement Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 52, RCS2024-25, pp. 45-50, 2024年5月. | |
| 資料番号 | RCS2024-25 | |
| 発行日 | 2024-05-23 (RCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCS2024-25 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN RCS NV |
| 開催期間 | 2024-05-30 - 2024-05-31 |
| 開催地（和） | 福岡大学 |
| 開催地（英） | Fukuoka University |
| テーマ（和） | アドホック・センサネットワーク・MANET，モバイルネットワーク，M2M・IoT通信制御，無線LAN(Wi-Fi)，IEEE802.15(ZigBee)及び一般 |
| テーマ（英） | Ad-Hoc/Sensor Networks/MANET, Mobile Networks, M2M/IoT Communications, Wi-Fi, IEEE802.15(ZigBee) and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2024-05-IN-RCS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自立型制御UAVに向けたマルチエージェント強化学習による配置方法ついて |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Multi-Agent Reinforcement Learning Deployment Method for Multiple UAVs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | デジタルツイン / Digital Twin |
| キーワード(2)（和/英） | マルチUAV / Multi-UAV |
| キーワード(3)（和/英） | アドホックネットワーク / Adhoc-Network |
| キーワード(4)（和/英） | マルチエージェント強化学習 / Multi-Agent Reinforcement Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中里 仁 / Jin Nakazato / ナカザト ジン |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTOKYO) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Gia Khanh Tran / Gia Khanh Tran / タン ザ カン |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： TokyoTech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須藤 克弥 / Katsuya Suto / ストウ カツヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) University of Electro Communication (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-05-31 14:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2024-25 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.52 |
| ページ範囲 | pp.45-50 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-05-23 (RCS) |
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