| 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. |
| 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 |
| Índice Dewey: |
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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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.
| 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 |
| Índice Dewey: |
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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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