群智感知场景下基于深度强化学习的多无人机路径规划算法

刘鑫彬; 高慧

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群智感知场景下基于深度强化学习的多无人机路径规划算法

首发时间：2023-06-26

刘鑫彬 ¹ 高慧 ²
高慧（1986-），男，副教授，主要研究方向：物联网和群智感知。

1、北京邮电大学计算机学院,北京 100876
2、北京邮电大学计算机学院,北京 100876

摘要：群智感知活动通常对需要感知的兴趣点要求较高的感知覆盖率,作为群智感知活动的重要参与者之一,无人机可以有效感知人类参与者无法感知和其他无人机还未感知的兴趣点。本文面向群智感知下的多无人机数据协同收集问题,基于深度强化学习理论模型提出了GMRL算法,并借助于大量模拟实验和小规模的真实实验证实本文所提供的算法的效率。

关键词：深度强化学习多智能体群智感知路径规划

For information in English, please click here

A Deep Reinforcement Learning Algorithm for UAVs Route Planning in Mobile Crowd Sensing

Liu Xin-bin ¹ Gao Hui ²
高慧（1986-），男，副教授，主要研究方向：物联网和群智感知。

1、 Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876
2、 Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

Abstract：Mobile crowd sensing activities usually require a high coverage of the points of interest to be sensed. As one of the important participants, UAVs can effectively sense points of interest that are not sensed by human participants and not yet sensed by other UAVs. This paper proposes a GMRL algorithm based on deep reinforcement learning to solve the cooperative data collection problem of multiple UAVs. The efficiency of this algorithm is confirmed with the help of a large number of simulations and small-scale real experiments.

Keywords： Deep reinforcement learning Multi-agent system Mobile crowd sensing Route planning

基金：

1. 国家青年基金(62002025)；河北省重点研发计划项目：围绕低碳炼钢场景的工业物联网关键技术研究及平台应用示范（21310102B）

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刘鑫彬，高慧. 群智感知场景下基于深度强化学习的多无人机路径规划算法[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2023-06-26]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202306-79.

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论文编号	202306-79
论文题目	群智感知场景下基于深度强化学习的多无人机路径规划算法
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