Wildfire Front Monitoring with Multiple UAVs using Deep Q-Learning

Viseras, Alberto und Meissner, Michael und Marchal Gomez, Juan (2021) Wildfire Front Monitoring with Multiple UAVs using Deep Q-Learning. IEEE Access. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3055651. ISSN 2169-3536.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/140953/

Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Wildfire Front Monitoring with Multiple UAVs using Deep Q-Learning

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Viseras, Alberto	Alberto.ViserasRuiz (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0001-5219-6533	NICHT SPEZIFIZIERT
Meissner, Michael	m.meissner (at) tum.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Marchal Gomez, Juan	Juan.MarchalGomez (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Januar 2021

Erschienen in:

IEEE Access

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

DOI:

10.1109/ACCESS.2021.3055651

Verlag:

IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers

ISSN:

2169-3536

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Robot learning, Multi-robot systems, Unmanned aerial vehicles, Intelligent robots, Mobile robots, Robot control

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Kommunikation, Navigation, Quantentechnologien

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R KNQ - Kommunikation, Navigation, Quantentechnologie

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Schwarmnavigation

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Kommunikation und Navigation > Nachrichtensysteme

Hinterlegt von:

Marchal Gomez, Juan

Hinterlegt am:

18 Feb 2021 14:25

Letzte Änderung:

06 Okt 2025 09:32

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags