[3N3-GS-10] AI応用：制御・最適化

[3N3-GS-10-02] 広域情報収集に向けた自律UAVの分散協調型飛行方策の獲得

〇森 裕太¹、荒井 幸代¹ (1. 千葉大学)

キーワード：マルチエージェントシステム、分散制御、無人航空機

無人航空機（Unmanned Aerial Vehicle; UAV）は災害時の被災状況をいち早く把握する手段として期待されている。被災状況は時々刻々と変化し，特に深刻な被害が予想される場所は，適切な頻度での情報更新（探索）が求められる。本論文は，複数のUAVによる効率的かつ網羅的な情報収集を目的として，各UAVの探索行動の計画問題を対象とする。対象問題では，UAV間に通信制限があり，変化する各場所の情報を可能な限り把握しなければならない。複数のUAVを用いた被災状況の情報収集を目的とする先行研究として，ルールベース手法を用いた研究があるが，環境全体を常に網羅的に探索するルールであるため，情報変化の局所性には対応していない。そこで，本論文では，特徴抽出を行う深層学習と最適化能力を持つ強化学習を組み合わせ，環境に応じた探索行動が獲得できる手法を提案する。また，既存のルールベース手法と提案法における情報収集の効率性と網羅性を計算機実験によって比較評価した。その結果，提案法は探索の効率性と網羅性ともに優れていることを確認する。今後の課題として，深層強化学習に要する計算量の軽減を挙げる。