論文の概要: Autonomous Drone Racing with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08624v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 18:05:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 13:24:01.544410
• Title: Autonomous Drone Racing with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習による自律型ドローンレース
• Authors: Yunlong Song, Mats Steinweg, Elia Kaufmann, and Davide Scaramuzza
• Abstract要約: ドローンレースのような多くのロボットタスクにおいて、ゴールはできるだけ速くコースポイントを移動することである。 重要な課題は、事前に通過するウェイポイントの完全な知識を想定して解決される最小時間軌道を計画することです。 本研究では,クワッドロータの最小時間軌道生成法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.757652701917166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many robotic tasks, such as drone racing, the goal is to travel through a set of waypoints as fast as possible. A key challenge for this task is planning the minimum-time trajectory, which is typically solved by assuming perfect knowledge of the waypoints to pass in advance. The resulting solutions are either highly specialized for a single-track layout, or suboptimal due to simplifying assumptions about the platform dynamics. In this work, a new approach to minimum-time trajectory generation for quadrotors is presented. Leveraging deep reinforcement learning and relative gate observations, this approach can adaptively compute near-time-optimal trajectories for random track layouts. Our method exhibits a significant computational advantage over approaches based on trajectory optimization for non-trivial track configurations. The proposed approach is evaluated on a set of race tracks in simulation and the real world, achieving speeds of up to 17 m/s with a physical quadrotor.
• Abstract（参考訳）: ドローンレースのような多くのロボットタスクにおいて、ゴールはできるだけ速くコースポイントを移動することである。 この課題の鍵となる課題は、通常、経路ポイントの完全な知識を事前に通過させることによって解決される最小時間軌道を計画することである。 結果として得られるソリューションは、シングルトラックのレイアウトに高度に特化するか、プラットフォームダイナミクスに関する仮定を単純化するため、副最適である。 本研究では,四元数に対する最小時間軌道生成に対する新しいアプローチを提案する。 深部強化学習と相対ゲート観測の活用により、ランダムなトラックレイアウトのための近時最適軌道を適応的に計算できる。 本手法は,非自明なトラック構成に対する軌道最適化に基づくアプローチよりも大きな計算上の優位性を示す。 提案手法は,シミュレーションと実世界におけるレーストラックのセットで評価され,最大17m/sの速さを物理クオータで達成する。

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