Opis projektu
Zasady teorii informacji na potrzeby zsynchronizowanych rojów UAV
Tworzenie dużych rojów UAV zachowujących się w sposób zsynchronizowany jest nie lada wyzwaniem. Teoria „wpływowego sąsiedztwa” pozwala stworzyć strategię utrzymywania spójności grupy, zmniejszania obciążenia poznawczego i kierowania samoorganizującym się ruchem zbiorczym. Wspierany przez program działań „Maria Skłodowska-Curie” (MSCA) projekt BUGI zakłada opracowanie ram tworzenia rojów UAV z wykorzystaniem zasad teorii informacji. Zasady te obejmują wzmacnianie, odpowiednie informacje i inspirowaną biologią zasadę „wpływowego sąsiedztwa”. Projekt skupia się na stworzeniu mechanizmów kontrolnych do kierowania ruchem zbiorczym i opracowaniu miar charakteryzujących spójność roju w czasie rzeczywistym. Celem jest stworzenie adaptacyjnych i skalowalnych rojów UAV, które będą w stanie zachować spójność w niepewnych i złożonych środowiskach dynamicznych.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordynator
75794 Paris
Francja