Contrôle de formation d'un réseau de drones à base d'apprentissage par renforcement - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Contrôle de formation d'un réseau de drones à base d'apprentissage par renforcement

Résumé

Nous présentons dans cet article une solution innovante basée sur un algorithme d'apprentissage par renforcement, le Q-learning, pour le contrôle de formation d'un réseau de drones par un unique opérateur. Pour suivre automatiquement le drone maître, le seul téléguidé, tous les autres n'utilisent que les puissances de signal reçues durant les communications ad hoc. Grâce à ces seules valeurs obtenues en temps-réel, nous montrons que la formation peut être parfaitement maintenue en appliquant notre schéma comportemental. La solution proposée a été implantée sous forme protocolaire et testée sous ns-3. Les expérimentations montrent l'efficacité de notre approche.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-02128006 , version 1 (13-05-2019)
hal-02128006 , version 2 (28-05-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02128006 , version 2

Citer

Nicola Roberto Zema, Mirwaisse Djanbaz, Dominique Quadri, Steven Martin, Enrico Natalizio, et al.. Contrôle de formation d'un réseau de drones à base d'apprentissage par renforcement. Rencontres Francophones sur la Conception de Protocoles, l’Évaluation de Performance et l’Expérimentation des Réseaux de Communication, Jun 2019, Narbonne, France. ⟨hal-02128006v2⟩
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