Shepherding UxVs for Human-Swarm Teaming / Abbass, Hussein A. ; Hunjet, Robert A.  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Shepherding UxVs for Human-Swarm Teaming : An Artificial Intelligence Approach to Unmanned X Vehicles Tipo de documento: documento electrónico Autores: Abbass, Hussein A., ; Hunjet, Robert A., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XX, 330 p. 88 ilustraciones, 44 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-60898-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Objetos cooperantes (Sistemas informáticos)  Telecomunicación  Ingeniería de control  Robótica  Automatización  Inteligencia artificial  Ingeniería de Transporte  Ingeniería de tráfico  Sistemas ciberfísicos  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Control  Tecnología del Transporte e Ingeniería de Tráfico Clasificación: 621.38 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro se inspira en el pastoreo natural, mediante el cual un granjero utiliza perros pastores para pastorear ovejas, para inspirar un enfoque escalable e inherentemente amigable para los humanos para el control de enjambres. El libro analiza los enfoques avanzados de inteligencia artificial (IA) necesarios para diseñar agentes de pastoreo robóticos inteligentes capaces de controlar enjambres biológicos o enjambres robóticos de vehículos no tripulados. Estos agentes de pastoreo inteligente se describen con las técnicas aplicables al control de vehículos X no tripulados (UxV), incluidos aéreos (vehículos aéreos no tripulados o UAV), terrestres (vehículos terrestres no tripulados o UGV), submarinos (vehículos submarinos no tripulados o UUV) y en la superficie del agua (vehículos de superficie no tripulados o USV). Este libro propone cómo se podrían diseñar y utilizar ''pastores'' inteligentes para guiar a un enjambre de UxV para lograr un objetivo y al mismo tiempo mejorar los problemas típicos de ancho de banda de comunicación que surgen en el control de sistemas multiagente. El libro cubre una amplia gama de temas que van desde el diseño de modelos de aprendizaje por refuerzo profundo para guiar un enjambre, la transparencia en la guía de enjambres y el aprendizaje guiado por ontología, hasta el diseño de métodos inteligentes de guía de enjambres para guiar con UGV y UAV. El libro amplía la discusión a la formación de equipos entre humanos y enjambres al examinar el análisis en tiempo real de los datos humanos durante la interacción entre humanos y enjambres, el concepto de confianza para la formación de equipos entre humanos y enjambres y el diseño de sistemas de reconocimiento de actividades para el pastoreo. Presenta una mirada integral a la formación de equipos entre humanos y enjambres; Aborda técnicas de inteligencia artificial para guiar enjambres; Proporciona técnicas de inteligencia artificial para el análisis del desempeño humano en tiempo real. Nota de contenido: Introduction -- Introduction to Shepherding -- Introduction to Human-Swarm Teaming -- Swarm Shepherding on Ground -- Swarm Shepherding in Air -- Swarm Shepherding in Air Traffic Control -- Swarm Shepherding in Sea -- Genetic Algorithms for Optimizing Swarm Shepherding -- Reinforcement Learning for Swarm Shepherding -- Learning Classifier Systems for Swarm Shepherding -- Transparent Learning for Swarm Shepherding -- Ontology-guided Learning for Swarm Shepherding -- Mission Planning for Swarm Shepherding -- Real-Time Human Performance Analysis for Human-Swarm Teaming -- Trust for Human-Swarm Teaming -- Machine Education of Smart Shepherds -- The effect of communication range limits on shepherding performance -- Controlling the controllers: the multi shepherd swarm control problem -- Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : This book draws inspiration from natural shepherding, whereby a farmer utilizes sheepdogs to herd sheep, to inspire a scalable and inherently human friendly approach to swarm control. The book discusses advanced artificial intelligence (AI) approaches needed to design smart robotic shepherding agents capable of controlling biological swarms or robotic swarms of unmanned vehicles. These smart shepherding agents are described with the techniques applicable to the control of Unmanned X Vehicles (UxVs) including air (unmanned aerial vehicles or UAVs), ground (unmanned ground vehicles or UGVs), underwater (unmanned underwater vehicles or UUVs), and on the surface of water (unmanned surface vehicles or USVs). This book proposes how smart 'shepherds' could be designed and used to guide a swarm of UxVs to achieve a goal while ameliorating typical communication bandwidth issues that arise in the control of multi agent systems. The book covers a wide range of topics ranging from the design ofdeep reinforcement learning models for shepherding a swarm, transparency in swarm guidance, and ontology-guided learning, to the design of smart swarm guidance methods for shepherding with UGVs and UAVs. The book extends the discussion to human-swarm teaming by looking into the real-time analysis of human data during human-swarm interaction, the concept of trust for human-swarm teaming, and the design of activity recognition systems for shepherding. Presents a comprehensive look at human-swarm teaming; Tackles artificial intelligence techniques for swarm guidance; Provides artificial intelligence techniques for real-time human performance analysis. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Shepherding UxVs for Human-Swarm Teaming : An Artificial Intelligence Approach to Unmanned X Vehicles [documento electrónico] / Abbass, Hussein A., ; Hunjet, Robert A.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XX, 330 p. 88 ilustraciones, 44 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-60898-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Objetos cooperantes (Sistemas informáticos)  Telecomunicación  Ingeniería de control  Robótica  Automatización  Inteligencia artificial  Ingeniería de Transporte  Ingeniería de tráfico  Sistemas ciberfísicos  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Control  Tecnología del Transporte e Ingeniería de Tráfico Clasificación: 621.38 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro se inspira en el pastoreo natural, mediante el cual un granjero utiliza perros pastores para pastorear ovejas, para inspirar un enfoque escalable e inherentemente amigable para los humanos para el control de enjambres. El libro analiza los enfoques avanzados de inteligencia artificial (IA) necesarios para diseñar agentes de pastoreo robóticos inteligentes capaces de controlar enjambres biológicos o enjambres robóticos de vehículos no tripulados. Estos agentes de pastoreo inteligente se describen con las técnicas aplicables al control de vehículos X no tripulados (UxV), incluidos aéreos (vehículos aéreos no tripulados o UAV), terrestres (vehículos terrestres no tripulados o UGV), submarinos (vehículos submarinos no tripulados o UUV) y en la superficie del agua (vehículos de superficie no tripulados o USV). Este libro propone cómo se podrían diseñar y utilizar ''pastores'' inteligentes para guiar a un enjambre de UxV para lograr un objetivo y al mismo tiempo mejorar los problemas típicos de ancho de banda de comunicación que surgen en el control de sistemas multiagente. El libro cubre una amplia gama de temas que van desde el diseño de modelos de aprendizaje por refuerzo profundo para guiar un enjambre, la transparencia en la guía de enjambres y el aprendizaje guiado por ontología, hasta el diseño de métodos inteligentes de guía de enjambres para guiar con UGV y UAV. El libro amplía la discusión a la formación de equipos entre humanos y enjambres al examinar el análisis en tiempo real de los datos humanos durante la interacción entre humanos y enjambres, el concepto de confianza para la formación de equipos entre humanos y enjambres y el diseño de sistemas de reconocimiento de actividades para el pastoreo. Presenta una mirada integral a la formación de equipos entre humanos y enjambres; Aborda técnicas de inteligencia artificial para guiar enjambres; Proporciona técnicas de inteligencia artificial para el análisis del desempeño humano en tiempo real. Nota de contenido: Introduction -- Introduction to Shepherding -- Introduction to Human-Swarm Teaming -- Swarm Shepherding on Ground -- Swarm Shepherding in Air -- Swarm Shepherding in Air Traffic Control -- Swarm Shepherding in Sea -- Genetic Algorithms for Optimizing Swarm Shepherding -- Reinforcement Learning for Swarm Shepherding -- Learning Classifier Systems for Swarm Shepherding -- Transparent Learning for Swarm Shepherding -- Ontology-guided Learning for Swarm Shepherding -- Mission Planning for Swarm Shepherding -- Real-Time Human Performance Analysis for Human-Swarm Teaming -- Trust for Human-Swarm Teaming -- Machine Education of Smart Shepherds -- The effect of communication range limits on shepherding performance -- Controlling the controllers: the multi shepherd swarm control problem -- Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : This book draws inspiration from natural shepherding, whereby a farmer utilizes sheepdogs to herd sheep, to inspire a scalable and inherently human friendly approach to swarm control. The book discusses advanced artificial intelligence (AI) approaches needed to design smart robotic shepherding agents capable of controlling biological swarms or robotic swarms of unmanned vehicles. These smart shepherding agents are described with the techniques applicable to the control of Unmanned X Vehicles (UxVs) including air (unmanned aerial vehicles or UAVs), ground (unmanned ground vehicles or UGVs), underwater (unmanned underwater vehicles or UUVs), and on the surface of water (unmanned surface vehicles or USVs). This book proposes how smart 'shepherds' could be designed and used to guide a swarm of UxVs to achieve a goal while ameliorating typical communication bandwidth issues that arise in the control of multi agent systems. The book covers a wide range of topics ranging from the design ofdeep reinforcement learning models for shepherding a swarm, transparency in swarm guidance, and ontology-guided learning, to the design of smart swarm guidance methods for shepherding with UGVs and UAVs. The book extends the discussion to human-swarm teaming by looking into the real-time analysis of human data during human-swarm interaction, the concept of trust for human-swarm teaming, and the design of activity recognition systems for shepherding. Presents a comprehensive look at human-swarm teaming; Tackles artificial intelligence techniques for swarm guidance; Provides artificial intelligence techniques for real-time human performance analysis. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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