| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-13 11:25 マルチエージェント強化学習を用いた協調制御型UAVネットワークにおけるUAV配置方法の検討 ○宗 秀哉（湘南工科大）・中里 仁（東大）・タン ザカン（東京科学大）・須藤克弥（電通大）  RCS2024-153 |
|
| 抄録 | （和） | 無人航空機（UAV: Unmanned Aerial Vehicle）の技術が進歩しており，被災地における臨時ネットワークとして，UAVの活用が検討されている．電源や通信ネットワークが途絶している被災地の上空で，UAV同士のリレーネットワークを形成することで，被災地にネットワークを提供することができる．しかしながら，被災地毎に環境が異なるため，リレーネットワークを形成するUAVの配置は被災地毎に設計する必要がある．著者らは，マルチエージェント強化学習（MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning）を用いたUAVの協調制御を提案し，環境に応じた自律制御を検討してきた．本報告では，被災地（ランドマーク）を複数用意し，リワードによるUAVの動作を評価する．マルチエージェント強化学習のアルゴリズムとして，Multi-Agent Proximal Policy Optimization（MAPPO）を用いた．シミュレーションにより，ランドマークへの到達とUAV間のコネクション維持を両立したリワードを明らかにし，ランドマーク配置によるUAVの動作を明らかにした． |
| （英） | As the technology of unmanned aerial vehicles (UAVs) is advancing, the use of UAVs as temporary networks in disaster areas has been investigated. By forming a relay network of UAVs in the air over disaster zones where power and communication networks have been disrupted, it becomes possible to provide essential connectivity. However, since each disaster area presents unique environmental challenges, the deployment of UAVs for forming such relay networks must be tailored to each specific situation. The authors have proposed cooperative control of UAVs using multi-agent reinforcement learning (MARL). This report evaluates UAV behavior using rewards in multiple disaster areas. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO) is used as the multi-agent reinforcement learning algorithm. Computer simulation results clarify the reward that balances reaching landmarks and maintaining connections between UAVs. | |
| キーワード | （和） | UAV / マルチエージェント強化学習 / 自律制御 / MAPPO / / / / |
| （英） | UAV / Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) / Autonomous control / MAPPO / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 253, RCS2024-153, pp. 7-12, 2024年11月. | |
| 資料番号 | RCS2024-153 | |
| 発行日 | 2024-11-06 (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 | RCS2024-153 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS AP |
| 開催期間 | 2024-11-13 - 2024-11-15 |
| 開催地（和） | 金沢商工会議所 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | アダプティブアンテナ，等化，干渉キャンセラ，MIMO，無線通信，一般 |
| テーマ（英） | Adaptive Antenna, Equalization, Interference Canceler, MIMO, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2024-11-RCS-AP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチエージェント強化学習を用いた協調制御型UAVネットワークにおけるUAV配置方法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on UAVs Placement in Cooperatively Controlled UAV Networks Using Multi-Agent Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | UAV / UAV |
| キーワード(2)（和/英） | マルチエージェント強化学習 / Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) |
| キーワード(3)（和/英） | 自律制御 / Autonomous control |
| キーワード(4)（和/英） | MAPPO / MAPPO |
| 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） | 宗 秀哉 / Hideya So / ソウ ヒデヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中里 仁 / Jin Nakazato / ナカザト ジン |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTOKYO) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | タン ザカン / Gia Khanh Tran / タン ザカン |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： 東京科学大) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須藤 克弥 / Katsuya Suto / ストウ カツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-13 11:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2024-153 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.253 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-11-06 (RCS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]