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저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
925 - 929 (5page)

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The Unmanned Surface Vehicles (USVs), which operate without a person at the surface, are used in various naval defense missions. Various missions can be conducted efficiently when a swarm of USVs are operated at the same time. However, it is challenging to establish a decentralised control strategy for all USVs. In addition, the strategy must consider various external factors, such as the ocean topography and the number of enemy forces. These difficulties necessitate a scalable and transferable decision-making module. This study proposes an algorithm to derive the decentralised and cooperative control strategy for the USV swarm using graph centric multi-agent reinforcement learning (MARL). The model first expresses the mission situation using a graph considering the various sensor ranges. Each USV agent encodes observed information into localized embedding and then derives coordinated action through communication with the surrounding agent. To derive a cooperative policy, we trained each agent’s policy to maximize the team reward. Using the modified prey-predator environment of OpenAI gym, we have analyzed the effect of each component of the proposed model (state embedding, communication, and team reward). The ablation study shows that the proposed model could derive a scalable and transferable control policy of USVs, consistently achieving the highest win ratio.
#USV swarm #Multi-agent reinforcement learning #Graph Neural Network

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUNDS
3. FORMULATION
4. METHODOLOGY
5. TRAINING MARL POLICY
6. EXPERIMENTS
7. CONCLUSION
REFERENCES

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