Application of Deep Reinforcement Learning to UAV Swarming for Ground Surveillance

📄 arXiv: 2501.08655v1 📥 PDF

作者: Raúl Arranz, David Carramiñana, Gonzalo de Miguel, Juan A. Besada, Ana M. Bernardos

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-01-15

期刊: Sensors 2023, 23(21), 8766

DOI: 10.3390/s23218766

💡 一句话要点

提出一种基于深度强化学习的无人机集群系统，用于地面目标监视。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 无人机集群 深度强化学习 多智能体系统 地面监视 近端策略优化

📋 核心要点

  1. 现有无人机集群管理方法在复杂环境和动态任务分配方面存在不足，难以实现高效的地面目标监视。
  2. 提出一种混合AI系统，利用中央控制器进行任务分配，并使用深度强化学习训练无人机子智能体的行为，实现自主搜索和跟踪。
  3. 仿真结果表明，该系统能够有效搜索目标区域，快速捕获目标，并实现持续稳定的跟踪，验证了其在地面监视应用中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文深入总结了无人机集群的最新技术，涵盖了传统的和基于强化学习的管理方法。然后，提出了一种混合人工智能系统，将深度强化学习集成到多智能体集中式集群架构中。该系统专为特定区域的监视而设计，用于搜索和跟踪地面目标，适用于安全和执法应用。集群由中央集群控制器管理，负责在协作的无人机之间分配不同的搜索和跟踪任务。每个无人机智能体由一组协作的子智能体控制，这些子智能体的行为已使用不同的深度强化学习模型进行训练，这些模型专为集群控制器提出的不同任务类型而定制。更具体地说，近端策略优化 (PPO) 算法用于训练智能体的行为。此外，还定义了几个指标来评估集群在此应用中的性能。通过仿真获得的结果表明，我们的系统能够有效地搜索操作区域，在合理的时间内获取目标，并能够持续稳定地跟踪它们。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无人机集群在地面目标监视应用中，如何高效地搜索、识别和跟踪目标的问题。现有方法在面对复杂环境和动态目标时，往往效率低下，难以保证监视的全面性和实时性。此外，传统方法在任务分配和个体行为控制方面缺乏灵活性和自适应性。

核心思路：论文的核心思路是将集群控制与个体行为学习相结合。通过中央控制器进行全局任务分配，确保搜索范围的覆盖和任务的合理分配。同时，利用深度强化学习训练每个无人机上的子智能体，使其能够根据环境和任务自主地调整行为，实现高效的搜索和跟踪。

技术框架：该系统采用多智能体集中式集群架构。中央集群控制器负责接收任务指令，并将任务分解为具体的搜索和跟踪子任务，分配给不同的无人机。每个无人机配备多个子智能体，分别负责不同的行为，例如搜索、接近目标、跟踪目标等。这些子智能体的行为通过深度强化学习进行训练。

关键创新：该方法将集中式集群控制与分布式个体学习相结合，充分利用了集群的全局信息和个体的自主性。通过深度强化学习，无人机能够学习到适应不同环境和任务的策略，提高了系统的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：论文采用近端策略优化（PPO）算法训练子智能体的行为。PPO算法是一种on-policy的策略梯度算法，具有良好的稳定性和收敛性。针对不同的任务类型，设计了不同的奖励函数，引导智能体学习到期望的行为。例如，搜索任务的奖励函数鼓励智能体探索未知的区域，跟踪任务的奖励函数鼓励智能体保持与目标的距离和角度。

📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的系统能够有效地搜索操作区域，并在合理的时间内获取目标。与传统方法相比，该系统在搜索效率、目标捕获速度和跟踪精度方面均有显著提升。具体性能数据（例如搜索时间、目标捕获率、跟踪误差等）未在摘要中明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于安全巡逻、灾害救援、环境监测等领域。通过无人机集群的自主搜索和跟踪能力，可以提高目标检测的效率和覆盖范围，降低人工成本，并减少人员伤亡风险。未来，该技术有望在智慧城市、智能交通等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

This paper summarizes in depth the state of the art of aerial swarms, covering both classical and new reinforcement-learning-based approaches for their management. Then, it proposes a hybrid AI system, integrating deep reinforcement learning in a multi-agent centralized swarm architecture. The proposed system is tailored to perform surveillance of a specific area, searching and tracking ground targets, for security and law enforcement applications. The swarm is governed by a central swarm controller responsible for distributing different search and tracking tasks among the cooperating UAVs. Each UAV agent is then controlled by a collection of cooperative sub-agents, whose behaviors have been trained using different deep reinforcement learning models, tailored for the different task types proposed by the swarm controller. More specifically, proximal policy optimization (PPO) algorithms were used to train the agents' behavior. In addition, several metrics to assess the performance of the swarm in this application were defined. The results obtained through simulation show that our system searches the operation area effectively, acquires the targets in a reasonable time, and is capable of tracking them continuously and consistently.