Descrizione del progetto
Principi di teoria dell’informazione per sciami di veicoli sottomarini autonomi con comportamento sincronizzato
La creazione di grandi sciami di veicoli sottomarini autonomi con comportamento sincronizzato è un compito particolarmente complesso; in tal ambito, la teoria dei quartieri influenti fornisce una strategia per mantenere la coesione del gruppo, ridurre il carico cognitivo e guidare il movimento collettivo organizzato autonomamente. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto BUGI si propone di sviluppare un quadro per la progettazione di sciami di veicoli sottomarini autonomi utilizzando i principi della teoria dell’informazione, che comprendono responsabilizzazione, informazioni pertinenti e il principio del vicinato influente bioispirato. Il progetto, che si concentra sulla creazione di meccanismi di controllo per guidare il movimento collettivo e sulla definizione di misure per la caratterizzazione della coesione dello sciame in tempo reale, ha l’obiettivo di consentire lo sviluppo di sciami di veicoli sottomarini autonomi adattivi e scalabili che siano in grado di mantenere la coesione in ambienti dinamici incerti e complessi.
Obiettivo
Autonomous UAV swarms emerge as a disruptive technology with impact on many areas of our life, from monitoring key ecosystems and hazardous environments to enabling advanced data insights. However, creating large, decentralized UAV swarms with synchronized flocking behavior and autonomous collision avoidance is a challenge. This project aims to develop a holistic framework for supporting the design of UAV swarms based on generic information-theoretic principles - empowerment and relevant information - complemented with the bio-inspired influential neighbourhood principle. The key objectives are to design locally optimized control mechanisms guiding the collective motion and to provide theoretical measures for real-time characterization of swarm cohesion. The influential neighborhoods theory provides an efficient strategy for maintaining group cohesion in the coordinated motion of animal groups. It allows agents to limit their attention to a small subset of their neighbors, reducing information processing and cognitive load and offers explicit and concise models that can be implemented directly. Empowerment models agents behaviour with the principle of keeping ones options open, assuming that, maximizing the future potential outcome of ones actions is a survivability driver in nature. Relevant information provides a measure, quantifying the minimal amount of information an agent needs to process in order to achieve a certain level of utility. Identifying influential neighbourhoods dynamically will serve as a base for maximizing agents empowerment which will guide the UAV swarm self-organized collective motion. The integration of relevant information, influential neighbourhood identification and empowerment maximization into a novel principled framework for optimizing agents decision-making will provide enablers for the future adaptive and scalable UAV swarms, maintaining swarm cohesion while manoeuvring in uncertain and complex dynamic environments.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione
Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinatore
75794 Paris
Francia