The present invention relates to a drone taxi system utilizing multi-agent reinforcement learning and a drone taxi operation method using the same. According to the present invention, the drone taxi system utilizing multi-agent reinforcement learning includes a plurality of drone taxies configured to receive call information including departure point information and destination information from passenger terminals present within a certain range and a control server configured to receive the call information of the passengers from each drone taxi, select a candidate passenger depending on whether a passenger is present, generate travel route information of each drone taxi from drone state information of the plurality of drone taxies through multi-agent reinforcement learning, and transmit the travel route information to the drone taxi. The drone taxi operation method using the drone taxi system utilizing the multi-agent reinforcement learning comprises: a passenger search step in which the drone taxi searches for the passenger present within the certain range and receives the call information including the departure point information and the destination information from the passenger terminals; a passenger selection step in which the control server receives the call information of passengers from the drone taxi and selects the candidate passenger depending on whether the passenger is present; and a route setting step in which the control server generates the travel route information of each drone taxi from the drone state information of the plurality of drone taxies through the multi-agent reinforcement learning and transmits the travel route information to the drone taxi. The present invention can maximize the profits of the drone taxi.
본 발명은 멀티에이전트 강화학습을 활용한 드론 택시 시스템 및 이를 이용한 드론 택시 운용 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따르면, 멀티에이전트 강화학습을 활용한 드론 택시 시스템에 있어서, 일정 범위 내 존재하는 승객 단말로부터 출발지 정보 및 도착지 정보를 포함하는 호출 정보를 수신받는 다수의 드론 택시 및 각 드론 택시로부터 승객의 호출 정보를 수신받아 승객 유무에 따라 후보 승객을 선택하고, 멀티에이전트 강화학습을 통해 다수의 드론 택시의 드론 상태 정보로부터 각 드론 택시의 이동 경로 정보를 생성하여 상기 드론 택시에 전송하는 제어 서버를 포함하는 드론 택시 시스템을 제공할 수 있다. 또한 멀티에이전트 강화학습을 활용한 드론 택시 시스템을 이용한 드론 택시 운용 방법에 있어서, 드론 택시가 일정 범위 내 존재하는 승객을 검색하여, 승객 단말로부터 출발지 정보 및 도착지 정보를 포함하는 호출 정보를 수신받는 승객검색단계; 제어 서버가 상기 드론 택시로부터 승객의 호출 정보를 수신받아 승객 유무에 따라 후보 승객을 선택하는 승객선택단계 및 상기 제어 서버가 멀티에이전트 강화학습을 통해 다수의 드론 택시의 드론 상태 정보로부터 각 드론 택시의 이동 경로 정보를 생성하여, 상기 드론 택시에 전송하는 경로설정단계를 포함하는 드론 택시 운용 방법을 제공할 수 있다.
Drone taxi system using multi-agent reinforcement learning and drone taxi operation method using the same
멀티에이전트 강화학습을 활용한 드론 택시 시스템 및 이를 이용한 드론 택시 운용 방법
2022-09-26
Patent
Electronic Resource
Korean
IPC: | G06Q Datenverarbeitungssysteme oder -verfahren, besonders angepasst an verwaltungstechnische, geschäftliche, finanzielle oder betriebswirtschaftliche Zwecke, sowie an geschäftsbezogene Überwachungs- oder Voraussagezwecke , DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES / B64C AEROPLANES , Flugzeuge |
European Patent Office | 2023
European Patent Office | 2025
|European Patent Office | 2022
|HAIL-A-DRONE: ENABLING TELEOPERATED TAXI FLEETS
British Library Conference Proceedings | 2016
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