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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 645 - 651 (7page)
- DOI
- 10.5139/JKSAS.2023.51.9.645
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무인기가 수행 가능한 임무의 범위가 확대되어 유무인 복합운용 MUM-T (Manned Unmanned Teaming)라는 개념이 대두되었다. 유무인 복합운용은 유인기가 다수 무인기의 운용 및 통제를 담당하기 때문에 조종사의 임무 부하도 감소를 위한 다수 무인기 자동 경로 생성 기법 연구가 필수적이다. 본 논문은 다수 무인기 자동 경로 생성 기법으로 멀티 에이전트 강화 학습 기법 적용을 제안한다. 멀티 에이전트 강화학습 기법은 기존의 싱글에이전트 강화학습 기법과 비교하여 유무인 복합운용 환경과 같이 공동의 목표를 가지는 다수의 에이전트가 존재하는 환경에 적용하기 유리하다. 따라서 본 논문은 Unity ML-Agents에서 제공하는 MA-POCA 알고리즘을 활용하여 유무인 복합운용 임무를 수행연구를 진행하였으며 시뮬레이션을 통해 임무 성공확률을 분석하였다.
목차
ABSTRACT
초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
Kim, M. S. and No, Y. C., “Domestic and international MUM-T trends and development direction,” Journal of the defense science and technology information, Vol. 103, 2021.
Frey, M. A. and Schulte, A., “Towards a tactical UAV assessment system to support transport helicopter crews in MUM-T scenarios,” IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, October 2020, pp. 3206~3213.
Kim, S. H., Lee D. H., Jang, I. G., Kim, H. S. and Son, Y. S., “Recent Advances in Multi-agent Reinforcement Learning,” Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 37, pp. 8~17.
Cohen, A., Teng, E., Berges, V. P., Dong, R. P., Henry, H., Mattar, M., Zook, A. and Ganguly, S., “On the Use and Misuse of Absorbing States in Multi-agent Reinforcement Learning,” arXiv, November 2021.
Foerster, J., Farquhar, G., Afouras, T., Nardelli, N. and Whiteson, S., “Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients,” arXiv, May 2017.
Frey, M. A. and Schulte, A., “Towards a tactical UAV assessment system to support transport helicopter crews in MUM-T scenarios,” IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, October 2020, pp. 3206~3213.
Kim, S. H., Lee D. H., Jang, I. G., Kim, H. S. and Son, Y. S., “Recent Advances in Multi-agent Reinforcement Learning,” Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 37, pp. 8~17.
Cohen, A., Teng, E., Berges, V. P., Dong, R. P., Henry, H., Mattar, M., Zook, A. and Ganguly, S., “On the Use and Misuse of Absorbing States in Multi-agent Reinforcement Learning,” arXiv, November 2021.
Foerster, J., Farquhar, G., Afouras, T., Nardelli, N. and Whiteson, S., “Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients,” arXiv, May 2017.
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