TAILIEUCHUNG - Điều khiển thiết bị bay không người lái giám sát môi trường thông qua học sâu tăng cường

Bài viết "Điều khiển thiết bị bay không người lái giám sát môi trường thông qua học sâu tăng cường" trình bày ý tưởng thiết kế hệ thống giám sát môi trường sử dụng nhiều UAVs, tạo thành một mạng cảm biến dựa trên các hiện tượng quan tâm để giám sát môi trường mở không xác định cho trước. Hệ thống mà chúng tôi xem xét được áp dụng cho rất nhiều các trường hợp bao gồm giám sát các vật liệu nguy hiểm bị rò rỉ trên khu vực rộng mà không có sự can thiệp của con người. Mời các bạn cùng tham khảo! | Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2022 Điều khiển thiết bị bay không người lái giám sát môi trường thông qua học sâu tăng cường Nguyễn Trọng Bình Trịnh Văn Chiến Nguyễn Tiến Hòa Trường Điện - Điện Tử Đại học Bách khoa Hà Nội Hà Nội Việt Nam Trường Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông Đại học Bách khoa Hà Nội Hà Nội Việt Nam Email chientv@ Tóm tắt nội dung Phương tiện bay không người lái UAVs cao. Hơn nữa các nhà cung cấp thiết bị phần cứng cho phép đang ngày càng được sử dụng rộng rãi trong mạng 5G và định tích hợp các kiến trúc vi xử lý khác nhau vào UAVs 8 . Điều hướng mạng 6G tại nhiều lĩnh vực ứng dụng đa dạng trong cả này cho phép UAVs xử lý các ứng dụng thời gian thực và tối dân sự lẫn quân sự. Một vài ví dụ điển hình của ứng dụng UAVs ưu tài nguyên vô tuyến phục vụ điều khiển quỹ đạo của UAVs. bao gồm kiểm tra cơ sở hạ tầng giám sát giao thông viễn thám bản đồ cứu hộ con người và động vật. Tuy nhiên việc sử dụng Việc triển khai mạng cảm biến không dây trong các ứng UAVs trong các ứng dụng trên yêu cầu nhất định về tính tự chủ. dụng thực thông qua trợ giúp của UAVs để đáp ứng nhiều yêu Nói cách khác UAVs phải có khả năng hoàn thành nhiệm vụ cầu về hệ thống truyền thông trong đó vùng phủ sóng và kết trong tình huống không có sự can thiệp của con người. Trong nối thường được coi là hai yếu tố tối quan trọng 9 . Phạm nghiên cứu này chúng tôi đã sử dụng học tăng cường sâu với vi bao phủ được chỉ định các khu vực hoặc mục tiêu quan thuật toán Deep deterministic Policy Gradient DDPG để giải tâm được các cảm biến giám sát ở mức độ tin cậy trong khi quyết bài toán về giám sát môi trường. Các bước trong bài nghiên cứu bao gồm Xây dựng mô phỏng kết nối liên quan đến khả năng truyền dữ liệu cảm biến từ hệ thống giám sát môi trường sử dụng thiết bị bay không người các cảm biến đến trạm xử lý trung tâm 10 . Đảm bảo phạm lái với các tham số cơ bản áp

• Kĩ thuật Viễn thông
• Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ 25
• Hội nghị Điện tử Truyền thông Công nghệ Thông tin
• Thiết bị bay không người lái
• Điều khiển thiết bị bay không người lái
• Học sâu tăng cường
• Thuật toán học sâu tăng cường DDPG
• Mô hình AN BEATS
• Dự báo phụ tải điện ngắn hạn
• Vận hành hệ thống điện
• Biến đổi Fourier rời rạc
• Giải thuật học sâu
• Quá trình chẩn đoán chữa bệnh
• Phân luồng người bệnh
• Kỹ thuật tuệ nhân tạo
• Thuật toán đo nhịp thở
• Thiết bị đeo
• Cảm biến gia tốc
• Vi điều khiển hiệu năng thấp
• Hệ thống cảnh báo tích hợp trong gia đình
• Bộ thu phát RF
• Hệ thống nhúng
• Tích hợp cảm biến
• Gậy chống thông minh
• Lưới điện thông minh
• Công nghệ lưới điện thông minh
• Đánh giá lưới điện thông minh
• An ninh năng lượng điện
• Mạch tạo số giả ngẫu nhiên PRNG
• Công nghệ Skywater 130nm
• Thiết kế vi mạch số
• Thiết kế vi mạch mã nguồn mở
• Dung lượng đường xuống
• Hệ thống đa người dùng
• Phương pháp tiền mã hóa
• Phương pháp đa truy nhập không trực giao
• Kỹ thuật lọc nhiễu
• Tấn công kênh bên
• Lọc nhiễu VMD
• Lọc nhiễu PCA
• Tiền điện tử Stablecoin
• Đồng stablecoin thuật toán
• Tiền điện tử
• Tiền tệ pháp định
• An toàn thông tin
• Lưới điện siêu nhỏ thông minh
• Công nghệ viễn thông 5G
• Tấn công dữ liệu xấu
• Hệ thống UAV
• Tán xạ ngược
• Biểu thức thông lượng
• Thiết bị không người lái UAV
• Chuẩn mã hóa video H 266/Versatile Video Coding
• Truyền thông đa phương tiện
• Mã hóa video
• Mạng nơ ron tích chập
• Sai số ước lượng tần số
• Thuật toán tích lũy tương can phổ
• Hệ thống Sonar thụ động
• Sai số trung bình bình phương
• Động cơ SSBM
• Mô hình động học động cơ SSBM
• Điều khiển động cơ SSBM
• Slotless Self Bearing Motor
• Analog Front End
• Thiết kế mạch Analog Front End
• Công nghệ CMOS 180nm
• Tín hiệu y sinh
• Robot tay máy đôi
• Trí tuệ nhân tạo đa thể thức
• Hệ điều hành ROS
• Máy tính nhúng
• Thiết kế bộ khuếch đại phân bố
• Công nghệ MMIC
• Transistor hiệu ứng trường
• Khuếch đại băng rộng MMIC
• Mạch chia công suất
• Thiết kế mạch chia công suất
• Thuật toán tối ưu bầy đàn
• Chuyển đổi trở kháng đa băng
• Chế tạo thiết bị IoT giám sát
• Thu thập dữ liệu từ xa
• Bộ điều khiển tụ bù hạ áp
• Chuẩn truyền thông Modbus RTU
• Hệ thống định vị trong nhà
• Hệ thống điều hướng trong nhà
• Robot di động
• Robot Operating System
• Cân bằng Gramian
• Giảm bậc mô hình
• Giảm bậc bộ điều khiển robot
• Cắt ngắn ngẫu nhiên cân bằng
• Kỹ thuật bù tần số
• Mạch OCL LDO
• Ổn áp điện áp rơi thấp
• Tỷ số loại bỏ tạp âm
• Quỹ đạo Quadrotor
• Nonlinear Model Predictive Control
• Điều khiển proportial integral derivative
• Phương trình động học tịnh tiến
• Bộ khuếch đại tín hiệu hai đường
• Hệ thống thu phát vô tuyến 5G
• Bộ chia công suất Wilkinson
• Máy thu phát vô tuyến
• Ăng ten mảng phản xạ
• Cấu hình một lớp băng rộng
• Hệ thống thông tin vệ tinh
• Hệ thống ra đa