CPP-OTPO: A Cognitive Multi-UAV System for Adaptive Path and Trajectory Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have significantly transformed various Search and Rescue (SAR) operations. Effective resource deployment is still difficult in modern SAR missions, especially in complex and unexpected circumstances. Conventional techniques for multi-UAV systems for SAR operations frequently have difficulties responding to changing conditions. This research proposes a unique method of combining 6G communication technology and Deep Reinforcement Learning (DRL) to improve the cognitive capacities of multi-UAV systems for cooperative coverage to enhance autonomous decision-making in challenging environments. The proposed Coverage Path Planning-Online Time-based Policy Optimization (CPP-OTPO) system utilizes DRL to imbue a multi-UAV framework capable of enabling adaptive decision-making based on realtime observations. The integration of 6G communication further enhances connectivity among multi-UAV systems. The system incorporates boundary search techniques in UAV path planning to achieve optimized CPP, emphasizing resilience against navigational uncertainties. Additionally, the proposed OTPO improves the effectiveness of the target search and increases the possibility of detecting targets by guiding UAVs to change their search policies from exploiting to exploring when required. Empirical evaluations demonstrate a remarkable 92.2% operational time efficiency compared to traditional algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».