Human-Centric Aware UAV Trajectory Planning in Search and Rescue Missions Employing Multi-Objective Reinforcement Learning with AHP and Similarity-Based Experience Replay

要約

無人航空機 (UAV) を捜索救助 (SAR) ミッションに統合することは、運用の効率と有効性を向上させるための有望な手段となります。
しかし、これらのミッションの成功は、ドローンの技術的能力だけではなく、ドローンの受け入れと地上の人間との相互作用にも依存します。
この論文では、SAR ミッションにおける UAV の軌道計画における人間中心の要素の影響を調査します。
分析階層プロセスで強化された強化学習と、新しい類似性に基づくエクスペリエンス リプレイに基づく新しいアプローチを導入して、UAV の軌道を最適化し、運用目標と人間の快適性および安全性の考慮事項のバランスをとります。
さらに、包括的な調査を通じて、UAV 設計におけるジェンダーの手がかりと擬人化が一般の受容と信頼に及ぼす影響を調査し、SAR におけるドローンのインタラクション戦略に対する重要な意味を明らかにしています。
私たちの貢献には、(1) 多目的の考慮事項を動的に統合する UAV 軌道計画のための強化学習フレームワーク、(2) SAR コンテキストにおける性別化および擬人化されたドローンに対する人間の認識の分析、および (3) 類似性に基づく経験の適用が含まれます。
複雑な SAR シナリオでの学習効率を高めるための再生。
この調査結果は、技術的に熟練しているだけでなく、人間中心の価値観に沿った UAV システムの設計に関する貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

The integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) into Search and Rescue (SAR) missions presents a promising avenue for enhancing operational efficiency and effectiveness. However, the success of these missions is not solely dependent on the technical capabilities of the drones but also on their acceptance and interaction with humans on the ground. This paper explores the effect of human-centric factor in UAV trajectory planning for SAR missions. We introduce a novel approach based on the reinforcement learning augmented with Analytic Hierarchy Process and novel similarity-based experience replay to optimize UAV trajectories, balancing operational objectives with human comfort and safety considerations. Additionally, through a comprehensive survey, we investigate the impact of gender cues and anthropomorphism in UAV design on public acceptance and trust, revealing significant implications for drone interaction strategies in SAR. Our contributions include (1) a reinforcement learning framework for UAV trajectory planning that dynamically integrates multi-objective considerations, (2) an analysis of human perceptions towards gendered and anthropomorphized drones in SAR contexts, and (3) the application of similarity-based experience replay for enhanced learning efficiency in complex SAR scenarios. The findings offer valuable insights into designing UAV systems that are not only technically proficient but also aligned with human-centric values.

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