Usare il Reinforcement Learning per l'esplorazione dei droni

I veicoli aerei senza pilota (UAV) sono macchine volanti che operano senza piloti umani a bordo. Questi dispositivi stanno diventando sempre più utili in molti settori, come l'agricoltura, le operazioni di ricerca e soccorso e la raccolta di informazioni a distanza. Però, una grande sfida è mandare questi UAV in nuove aree che non sono state ancora mappate.

Questo articolo parla di come usare un tipo specifico di algoritmo informatico, chiamato Reinforcement Learning (RL), per mandare più UAV in posti sconosciuti per l'esplorazione. Il metodo che discutiamo utilizza qualcosa noto come Proximal Policy Optimization (PPO) per aiutare gli UAV a evitare di schiantarsi contro ostacoli e tra di loro mentre esplorano l'area. Parliamo anche del design degli UAV e di come lavorano insieme come una squadra.

#Il Ruolo degli UAV nella Tecnologia Moderna

Negli ultimi anni, la tecnologia dietro agli UAV ha fatto passi da gigante. Queste macchine possono ora raggiungere aree pericolose o difficili da raggiungere senza mettere a rischio gli esseri umani. Innovazioni nell'IA e nella guida automatizzata hanno reso possibile coordinare più UAV per lavorare insieme. Questo è particolarmente prezioso per operazioni veloci come la consegna di forniture mediche o la conduzione di sondaggi ambientali durante le missioni di soccorso.

Però, per ottenere il massimo da una flotta di UAV, è fondamentale avere lavoro di squadra e pianificazione accurati. Gli UAV hanno anche una potenza di calcolo limitata, il che crea la necessità di algoritmi intelligenti che possano funzionare efficacemente sui loro computer a bordo. Gli algoritmi efficienti devono bilanciare le prestazioni con la quantità di calcolo che richiedono.

#Sistemi a Singolo Agente vs. Sistemi Multi-Agente

Un singolo UAV può svolgere compiti, ma spesso lavora lentamente e affronta limitazioni, come la durata della batteria. Al contrario, quando più UAV operano insieme, possono completare i compiti più velocemente ed efficientemente. C'è stata molta ricerca su come coordinare più macchine come UAV, robot di terra e veicoli subacquei per raggiungere obiettivi comuni.

La pianificazione multi-agente riguarda l'organizzazione delle azioni di queste macchine per raggiungere i loro obiettivi individuali mentre lavorano insieme. La coordinazione è l'interazione di successo tra le macchine per garantire che tutti i loro obiettivi vengano raggiunti.

#Tipi di Problemi di Esplorazione

I compiti di esplorazione possono variare ampiamente. In alcuni casi, come in aree pianeggianti, gli UAV possono volare solo a un'altezza costante. In terreni più complicati, come le zone collinari, potrebbero dover operare in tre dimensioni. Questa discussione si concentra sull'esplorazione bidimensionale degli UAV.

Esistono diversi tipi di UAV, tra cui modelli multirotore, ad ala fissa o ibridi. Gli UAV multirotore sono molto manovrabili ma possono caricare meno peso, mentre gli UAV ad ala fissa possono trasportare di più ma hanno difficoltà a fare manovre rapide. Per il nostro lavoro di esplorazione, ci concentriamo sugli UAV multirotore e li trattiamo come punti che possono muoversi tra waypoint specificati.

#Suddivisione delle Aree per l'Esplorazione

Dopo aver identificato un'area target per l'esplorazione, possiamo suddividere questa area in sezioni più piccole assegnate a ciascun UAV. Ogni sezione può essere ulteriormente suddivisa in parti più piccole chiamate celle. Dobbiamo trovare un modo per far muovere gli UAV attraverso queste celle evitando ostacoli e utilizzando l'energia in modo efficiente.

Il reinforcement learning è stato ampiamente usato per compiti di mappatura. Alcuni ricercatori hanno proposto diversi metodi usando tecniche e algoritmi consolidati. Ad esempio, un approccio utilizza una versione di RL per trovare un percorso ottimale che consenta a ciascuna cella di essere visitata solo una volta.

Per le aree non ancora esplorate, i ricercatori hanno trattato la pianificazione del percorso come un problema di fermarsi al momento migliore, dove le ricompense vengono utilizzate per definire chiaramente le azioni. Altri si sono concentrati sul calcolo del costo di movimento tra i punti per pianificare i percorsi in modo efficace.

#La Necessità di Algoritmi Efficaci

Anche se ci sono metodi non RL per l'esplorazione, molte di queste tecniche sono energivore e complesse. Al contrario, il RL può essere più efficiente dopo la fase di addestramento iniziale, rendendolo adatto per applicazioni in tempo reale.

Proponiamo una strategia che utilizza diversi UAV per coprire spazi bidimensionali in modo efficiente. I nostri esperimenti sono limitati a gruppi di 3 a 8 UAV. Questa tecnica è destinata all'uso in sistemi focalizzati sull'esplorazione o sulla mappatura di aree sconosciute o non precedentemente mappate.

#Struttura della Discussione

La prima parte di questo articolo presenta le basi del reinforcement learning. Poi, descriviamo il nostro ambiente di Simulazione, seguito da una discussione dettagliata sui risultati delle nostre simulazioni e confronti con altri metodi. Infine, concludiamo discutendo le direzioni future per la ricerca.

#Basi del Reinforcement Learning

Nel reinforcement learning, elementi importanti plasmano il problema, tra cui agenti, ambienti, azioni, ricompense e osservazioni. Un agente interagisce con il suo ambiente e compie azioni che cambiano lo stato di quell'ambiente. Ogni azione intrapresa può generare una ricompensa basata sulla qualità della decisione presa.

Le azioni possono essere di due tipi: discrete o continue. Le azioni discrete coinvolgono un insieme di scelte distinte, come muoversi in una delle quattro direzioni, mentre le azioni continue possono essere qualsiasi valore all'interno di certi limiti.

I metodi di reinforcement learning possono essere classificati in due categorie: on-policy e off-policy. I metodi off-policy valutano una politica che differisce da quella usata per esplorare e raccogliere esperienze. Generalmente comportano un grande numero di esperienze raccolte prima di aggiornare la politica.

I metodi on-policy, d'altra parte, si concentrano sul migliorare direttamente la politica attuale. Questi metodi tengono conto delle ricompense cumulative e adattano la politica di conseguenza.

Il reinforcement learning multi-agente (MARL) è un'area in cui gli agenti lavorano insieme o contro di loro in un ambiente condiviso. Gli agenti nel MARL possono apprendere in modi diversi, trattando altri agenti come parte dell'ambiente o lavorando con una politica condivisa.

#Vantaggi dei Sistemi Multi-Agente

Usare più agenti invece di uno solo ha diversi vantaggi. Prima di tutto, gli agenti possono condividere le loro esperienze, portando a una risoluzione dei problemi più rapida. Possono anche lavorare su diverse parti di un problema contemporaneamente, accelerando l'intero processo. Se un agente fallisce, gli altri possono adattare i loro compiti senza perdere progressi.

Nonostante questi vantaggi, i sistemi multi-agente affrontano anche sfide. Un problema chiave è l'alta quantità di azioni possibili, il che complica l'apprendimento. Un altro problema è definire chiari obiettivi di apprendimento quando le azioni degli agenti sono interconnesse. L'affidabilità degli agenti individuali può anche essere influenzata da come stanno andando gli altri agenti.

Nel nostro approccio proposto, diversi UAV lavorano insieme per raccogliere informazioni. Tuttavia, avere più UAV aumenta il tempo di addestramento, il che richiede computer potenti. Assicuriamo la stabilità del sistema selezionando attentamente le ricompense e sintonizzando gli iperparametri.

#Panoramica del Design del Sistema

Per procedere con la nostra ricerca, abbiamo utilizzato un simulatore per testare i nostri metodi invece di condurre esperimenti nel mondo reale, poiché i test reali possono essere costosi. La nostra simulazione è basata su una griglia, contenente più celle dove ogni UAV può essere assegnato a una posizione specifica. La dimensione di ciascuna cella è determinata in base a ciò che l'UAV può vedere attraverso la sua telecamera.

Il simulatore consente agli utenti di definire l'impostazione dell'ambiente, comprese le zone di non volo e gli ostacoli. Possono anche specificare il numero di UAV e impostare parametri di addestramento come il numero di episodi di addestramento e i tipi di algoritmi RL da utilizzare.

Nella nostra simulazione, abbiamo modellato le azioni e le risposte degli UAV utilizzando un processo decisionale multi-agente. Ogni agente sceglie un'azione basata sul suo stato, e quelle scelte influenzano i risultati complessivi.

#Metodo Proximal Policy Optimization (PPO)

Il PPO è un algoritmo RL senza modello sviluppato per fornire un equilibrio tra esplorazione e stabilità. Può essere lento nell'apprendere perché aggiorna le politiche gradualmente. Tuttavia, questo è vantaggioso in situazioni sconosciute, permettendo un apprendimento online efficace.

Il metodo PPO aggiorna le sue politiche cercando di limitare quanto possono cambiare in una volta. Questo minimizza il rischio di prendere decisioni impulsive che portano a prestazioni scarse. Utilizziamo il PPO nel nostro studio, e lo confrontiamo con altri metodi simili.

#Design dello Spazio delle Azioni

Il modo in cui progettiamo lo spazio delle azioni influisce sulle strategie che gli UAV possono usare. Uno spazio azioni semplice può limitare la loro efficacia, mentre uno più complesso potrebbe confondere il processo di apprendimento. Puntiamo a un equilibrio, fornendo un numero limitato di azioni discrete che consentano movimenti e decisioni fluide.

#Design delle Ricompense

Il design delle ricompense è cruciale nel RL. Un sistema di ricompense ben definito aiuta a guidare gli UAV verso prestazioni ottimali nell'esplorazione di un'area. Abbiamo stabilito diverse funzioni di ricompensa per incoraggiare azioni efficienti. Ricompense negative possono penalizzare scelte sbagliate come schiantarsi contro ostacoli, mentre ricompense positive vengono date per esplorazioni riuscite.

#Reti Actor-Critic

Nel nostro approccio, utilizziamo due tipi di reti, chiamate reti actor-critic. Una utilizza reti neurali convoluzionali profonde per analizzare le posizioni degli UAV e gli ostacoli, mentre l'altra impiega reti a lungo termine e memoria breve (LSTM) per aiutare a ricordare stati passati. Questa combinazione aiuta gli UAV a prendere decisioni più informate.

#Risultati della Simulazione

Abbiamo sviluppato la nostra simulazione usando una piattaforma software per eseguire i test. Abbiamo eseguito diversi esperimenti con numeri variabili di UAV in vari ambienti per valutare le loro prestazioni.

I nostri risultati indicano una correlazione positiva tra il numero di UAV e l'efficienza generale dell'esplorazione. Tuttavia, ambienti più complessi potrebbero richiedere più UAV per mantenere l'efficienza.

I dati mostrano che il sistema di apprendimento migliora nel tempo, in particolare nell'evitare collisioni, dimostrando l'adattabilità del nostro approccio.

#Confronto tra Diversi Algoritmi

Per valutare l'efficienza del nostro metodo, abbiamo confrontato il PPO con altre tecniche di reinforcement learning. I nostri risultati hanno indicato che, nonostante alcuni altri metodi raggiungessero tassi di ricompensa più alti, il PPO ha mostrato prestazioni superiori quando si trattava di coprire una grande area in un tempo limitato.

Il design dello spazio delle azioni ha anche avuto un impatto. Aumentare il numero di azioni consentite ha migliorato la capacità decisionale ma potrebbe ridurre le prestazioni complessive a causa della complessità coinvolta.

#Metodi di Addestramento

Sono stati valutati sia metodi di addestramento centralizzati che decentralizzati nella nostra simulazione. L'addestramento centralizzato ha permesso a tutti gli agenti di condividere informazioni ed esperienze, portando a migliori ricompense, mentre l'addestramento decentralizzato ha avuto risultati più rapidi nel breve termine.

Man mano che il numero di UAV aumentava, il tempo medio per completare i compiti di esplorazione diminuiva, contribuendo a un processo più efficiente.

#Impatto degli Iperparametri

Le prestazioni del nostro approccio sono sensibili a diversi iperparametri. Ad esempio, il bilanciamento tra esplorazione e sfruttamento è critico. Regolare il peso dell'entropia può influenzare quanto il modello esplora, mentre il rapporto di clipping influisce sulla stabilità e sulla velocità di apprendimento.

Il tasso di apprendimento influisce sulla forza degli aggiornamenti apportati al modello. Tassi più bassi possono stabilizzare l'addestramento quando le prestazioni non migliorano costantemente. Altri parametri, come il fattore di sconto, determinano come le ricompense sono valutate nel tempo, influenzando i processi decisionali degli agenti.

#Conclusione e Direzioni Future

Mappare aree sconosciute utilizzando più agenti presenta numerose sfide. Il RL offre un modo pratico per addestrare UAV che possono adattarsi a nuove situazioni, migliorando la loro affidabilità nelle operazioni di campo. La combinazione di diversi tipi di reti e metodi di addestramento può ulteriormente aumentare le prestazioni.

In futuro, puntiamo ad aggiungere fattori ambientali realistici, come le condizioni meteorologiche, e introdurre una flotta mista di tipi di UAV. Intendiamo anche esplorare diverse funzioni di ricompensa e migliorare i nostri algoritmi per l'apprendimento in tempo reale.

Il nostro approccio ha mostrato promesse nei compiti di esplorazione, e non vediamo l'ora di ulteriori miglioramenti che aumentino la sua praticità nelle applicazioni reali.