본 논문은 알려지지 않은 환경에서의 응급 구조 작업을 위해 인공지능(AI)과 지상 로봇(GERs)이 통합된 무인 항공기(UAVs) 활용에 초점을 맞춥니다. 단일 UAV의 계산 능력 한계를 극복하기 위해, UAV, GER, 그리고 비행선을 포함하는 협력 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 UAV-GER(U2G) 및 UAV-비행선(U2A) 링크를 통한 자원 풀링을 가능하게 하여 오프로딩된 작업을 위한 컴퓨팅 서비스를 제공합니다. 과제 할당 및 탐색의 다목적 문제를 장기적인 동적 최적화 문제로 공식화하여 작업 완료 시간과 에너지 사용량을 최소화하면서 안정성을 보장하는 것을 목표로 합니다. Lyapunov 최적화를 사용하여 슬롯당 결정론적 문제로 변환하고, 헝가리안 알고리즘과 GDM 기반 다중 에이전트 심층 결정적 정책 경사 하강법을 결합한 HG-MADDPG를 제안합니다. 시뮬레이션 결과는 기준선에 비해 오프로딩 효율성, 지연 시간 및 시스템 안정성이 크게 향상됨을 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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UAV, GER, 비행선을 통합한 협력 프레임워크를 통해 응급 구조 작업의 효율성 및 안정성을 향상시킬 수 있음을 보여줌.
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제안된 HG-MADDPG 알고리즘이 다중 에이전트 시스템의 과제 할당 및 탐색 문제에 효과적으로 적용될 수 있음을 증명.
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Lyapunov 최적화 기법을 활용하여 복잡한 다목적 최적화 문제를 효율적으로 해결 가능함을 제시.
