Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Decentralized multi-agent deep reinforcement learning in swarms of drones for flood monitoring
Año:2019
Áreas de investigación
  • Redes de sensores
Datos
Descripción
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning is becoming a promising approach to the problem of coordination of swarms of drones in dynamic systems. In particular, the use of autonomous aircraft for flood monitoring is now regarded as an economically viable option and it can benefit from this kind of automation: swarms of unmanned aerial vehicles could autonomously generate nearly real-time inundation maps that could improve relief work planning. In this work, we study the use of Deep Q-Networks (DQN) as the optimization strategy for the trajectory planning that is required for monitoring floods, we train agents over simulated floods in procedurally generated terrain and demonstrate good performance with two different reward schemes.
Internacional
Si
Nombre congreso
2019 27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
Tipo de participación
970
Lugar del congreso
A Coruña
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-9-0827-9703-9
DOI
10.23919/EUSIPCO.2019.8903067
Fecha inicio congreso
02/09/2019
Fecha fin congreso
06/09/2019
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Título de las actas
2019 27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: David Baldazo (Universidad Politécnica de Madrid)
  • Autor: Juan Parras Moral (UPM)
  • Autor: Santiago Zazo Bello (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Centro o Instituto I+D+i: Centro de I+d+i en Procesado de la Información y Telecomunicaciones
  • Grupo de Investigación: Grupo de Aplicaciones del Procesado de Señal (GAPS)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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