SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kau-96027"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kau-96027" > Reinforcement learn...

Reinforcement learning for autonomous vehicle movements in wireless multimedia applications

Afifi, Haitham (författare)
Hasso Platter Institute, Germany
Ramaswamy, Arunselvan (författare)
Karlstads universitet,Institutionen för matematik och datavetenskap (from 2013)
Karl, Holger (författare)
Hasso Platter Institute, Germany
 (creator_code:org_t)
Elsevier, 2023
2023
Engelska.
Ingår i: Pervasive and Mobile Computing. - : Elsevier. - 1574-1192 .- 1873-1589. ; 92
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • We develop a Deep Reinforcement Learning (DeepRL)-based, multi-agent algorithm to efficiently control autonomous vehicles that are typically used within the context of Wireless Sensor Networks (WSNs), in order to boost application performance. As an application example, we consider wireless acoustic sensor networks where a group of speakers move inside a room. In a traditional setup, microphones cannot move autonomously and are, e.g., located at fixed positions. We claim that autonomously moving microphones improve the application performance. To control these movements, we compare simple greedy heuristics against a DeepRL solution and show that the latter achieves best application performance. As the range of audio applications is broad and each has its own (subjective) per-formance metric, we replace those application metrics by two immediately observable ones: First, quality of information (QoI), which is used to measure the quality of sensed data (e.g., audio signal strength). Second, quality of service (QoS), which is used to measure the network's performance when forwarding data (e.g., delay). In this context, we propose two multi-agent solutions (where one agent controls one microphone) and show that they perform similarly to a single-agent solution (where one agent controls all microphones and has a global knowledge). Moreover, we show via simulations and theoretical analysis how other parameters such as the number of microphones and their speed impacts performance.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Wireless sensor networks
Reinforcement learning
Quality of service
Quality of information
Unmanned vehicles
Computer Science
Datavetenskap

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Afifi, Haitham
Ramaswamy, Aruns ...
Karl, Holger
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Signalbehandling
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datavetenskap
Artiklar i publikationen
Pervasive and Mo ...
Av lärosätet
Karlstads universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy