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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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02128006
Contributor : Nicola Zema <>
Submitted on : Monday, May 13, 2019 - 10:49:39 PM
Last modification on : Wednesday, May 29, 2019 - 1:35:44 AM

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CORES_2019.pdf
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  • HAL Id : hal-02128006, version 1

Citation

Roberto Zema Nicola, 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-02128006v1⟩

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