Reinforcement-Learning-Aided Safe Planning for Aerial Robots to Collect Data in Dynamic Environments
Notice bibliographique
Résumé
We study the data collection problem in an Internet of Things (IoT) network where an unmanned aerial vehicle (UAV) is utilized to aggregate data from a set of IoT devices. We formulate the scheduling and path planning problems for the UAV. The goal of the scheduling problem is to find the sequence of nodes that the UAV will visit to complete the data collection task in the shortest possible time, ensuring that it does not run out of energy during its mission. We express this problem as a mixed-integer nonlinear problem and propose an efficient algorithm to solve the aforementioned NP-hard problem in polynomial time. Path planning problem aims to find a collision-free path for the UAV. While the state-of-the-art schemes have focused on solving the path planning problem in static environments, we study the problem in a dynamic environment with moving obstacles. We develop an algorithm that works on both static and dynamic environments. Our method combines deep reinforcement learning (RL) with graph-based global path planning algorithms to find a collision-free path for the UAV. One important advantage of our RL-based method over the existing studies is its map independency, which allows us to transform the agent’s learning from one environment to another. Via simulation studies, we show that our method is significantly effective in improving the safety of the path planning algorithms in dynamic environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».