論文の概要: Neural-Swarm2: Planning and Control of Heterogeneous Multirotor Swarms using Learned Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05457v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 05:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:29:43.883970
• Title: Neural-Swarm2: Planning and Control of Heterogeneous Multirotor Swarms using Learned Interactions
• Title（参考訳）: Neural-Swarm2:学習インタラクションを用いた異種マルチロータ群の設計と制御
• Authors: Guanya Shi, Wolfgang H\"onig, Xichen Shi, Yisong Yue, Soon-Jo Chung
• Abstract要約: 本稿では,群れ内の異種マルチロータを安全に近接飛行させる運動計画・制御のための学習ベース手法であるneural-swarm2を提案する。 本手法は,物理学に基づく名目ダイナミクスモデルと学習型深層ニューラルネットワーク(dnns)と強いリプシッツ特性を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.881310154473205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Neural-Swarm2, a learning-based method for motion planning and control that allows heterogeneous multirotors in a swarm to safely fly in close proximity. Such operation for drones is challenging due to complex aerodynamic interaction forces, such as downwash generated by nearby drones and ground effect. Conventional planning and control methods neglect capturing these interaction forces, resulting in sparse swarm configuration during flight. Our approach combines a physics-based nominal dynamics model with learned Deep Neural Networks (DNNs) with strong Lipschitz properties. We evolve two techniques to accurately predict the aerodynamic interactions between heterogeneous multirotors: i) spectral normalization for stability and generalization guarantees of unseen data and ii) heterogeneous deep sets for supporting any number of heterogeneous neighbors in a permutation-invariant manner without reducing expressiveness. The learned residual dynamics benefit both the proposed interaction-aware multi-robot motion planning and the nonlinear tracking control designs because the learned interaction forces reduce the modelling errors. Experimental results demonstrate that Neural-Swarm2 is able to generalize to larger swarms beyond training cases and significantly outperforms a baseline nonlinear tracking controller with up to three times reduction in worst-case tracking errors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,群れ内の異種マルチロータを安全に近接飛行させる運動計画・制御のための学習ベース手法であるneural-swarm2を提案する。 このようなドローンの運用は、近くのドローンが生み出すダウンウォッシュや地上効果のような複雑な空気力学的相互作用力のために困難である。 従来の計画と制御方法はこれらの相互作用力の捕獲を怠り、飛行中にスウォーム構成が疎遠になった。 本手法は,物理学に基づく名目ダイナミクスモデルと学習型深層ニューラルネットワーク(dnns)と強いリプシッツ特性を組み合わせたものである。 我々は,不均一なマルチロータ間の空力的相互作用を正確に予測する2つの手法を進化させた。i)不均一なデータに対するスペクトル正規化と一般化保証,i)不均一な近傍を表現性を低下させることなく置換不変に支持するための不均一な深度集合。 学習された残差ダイナミクスは、学習された相互作用力がモデリング誤差を減少させるため、対話認識型マルチロボット動作計画と非線形追従制御設計の両方に有益である。 実験結果から、Neural-Swarm2はトレーニングケースを超えてより大きなSwarmに一般化でき、最低ケース追跡エラーの最大3倍の削減でベースラインの非線形トラッキングコントローラよりも大幅に優れていた。

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