センサデータ収集における AoI と移動距離を考慮した UAV の飛行経路計画法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN21035

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2021/07/16

タイトル(英語): UAV Flight Path Planning Method Based on AoI and Flight Distance for Sensing Data Collection

著者名: 向山 知花(同志社大学),木村 共孝(同志社大学),程 俊(同志社大学)

著者名(英語): Tomoka Mukoyama(Doshisha University),Tomotaka Kimura(Doshisha University),Jun Cheng(Doshisha University)

キーワード: データ収集|ＵＡＶ|強化学習|飛行計画法|Data collection|UAV|Reinforcement Learning |Flight path planning

要約(日本語): センサデバイスが生成するデータを無人航空機であるUAV(Unmanned Aerial Vehicle)によって収集する状況において，情報の鮮度であるAoI（Age of Information）と移動距離を小さく抑えた飛行経路計画法を提案する．提案手法では，強化学習の一種であるQ学習を用いており，AoIの総和とUAVの移動距離に依存させた値を報酬としている．シミュレーション実験によって，提案手法を用いることで，AoI や移動距離の小さな飛行経路を飛行できるか検証する.

要約(英語): In this paper, we propose a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) path planning method based on AoI (Age of Information) and the flight distance. In the proposed method, one of reinforcement learning methods is used. In Q-learning, a reward is obtained an action is taken, and a strategy is learned to maximize the sum of the rewards. In the proposed method, in order to obtain a flight path with small AoI and flight distance, the reward is set large for actions with small AoI and flight distance of the UAV. We verify whether the proposed method can fly a flight path with small AoI and flight distance through simulation experiments.

本誌: 2021年7月19日―2021年7月20日通信研究会

本誌掲載ページ: 35-39 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,996 Kバイト