Multi-UAV Conflict Resolution with Graph Convolutional Reinforcement Learning
Isufaj, Ralvi (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)
Omeri, Marsel (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)
Piera, Miquel Àngel (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Telecomunicació i Enginyeria de Sistemes)

Data:	2022
Resum:	Safety is the primary concern when it comes to air traffic. In-flight safety between Unmanned Aircraft Vehicles (UAVs) is ensured through pairwise separation minima, utilizing conflict detection and resolution methods. Existing methods mainly deal with pairwise conflicts, however, due to an expected increase in traffic density, encounters with more than two UAVs are likely to happen. In this paper, we model multi-UAV conflict resolution as a multiagent reinforcement learning problem. We implement an algorithm based on graph neural networks where cooperative agents can communicate to jointly generate resolution maneuvers. The model is evaluated in scenarios with 3 and 4 present agents. Results show that agents are able to successfully solve the multi-UAV conflicts through a cooperative strategy.
Ajuts:	European Commission 783287 Agencia Estatal de Investigación TRA2017-88724-R
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.
Llengua:	Anglès
Document:	Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria:	UTM ; UAS ; Machine learning ; Artificial intelligence ; Multi-UAS cooperative control ; Multiagent reinforcement learning
Publicat a:	Applied sciences (Basel), Vol. 12, Núm. 2 (January 2022) , art. 610, ISSN 2076-3417

DOI: 10.3390/app12020610

15 p, 519.3 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Articles > Articles de recerca
Articles > Articles publicats