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저자정보
Byeong-Min Jeong (Korea Aerospace Industry) Jung-Su Ha (KAIST) Han-Lim Choi (KAIST)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2014
발행연도
2014.10
수록면
831 - 834 (4page)

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This paper presents a methodology to generate task flow for conducting a surveillance mission using multiple UAVs, when the goal is to persistently maintain the uncertainty level of surveillance regions as low as possible. The mission planning problem is formulated as a Markov decision process (MDP), which is a infinite-horizon discrete stochastic optimal control formulation and often leads to a periodic task flows to be implemented in a persistent manner. The method specifically focuses on reducing the size of decision space without losing key feature of the problem in order to mitigate the curse of dimensionality of MDP; integrating a task allocator to identify admissible actions is demonstrate to effectively reduce the decision space. Numerical simulations verify the applicability of the proposed decision scheme.
#Autonomous Multi-UAV Systems #Mission planning

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND
3. PROBLEM FORMULATION
4. SIMULATION RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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