論文の概要: Data-Efficient Deep Reinforcement Learning for Attitude Control of Fixed-Wing UAVs: Field Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04153v2
• Date: Wed, 19 Apr 2023 09:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 18:25:41.120161
• Title: Data-Efficient Deep Reinforcement Learning for Attitude Control of Fixed-Wing UAVs: Field Experiments
• Title（参考訳）: 固定翼UAVの姿勢制御のためのデータ効率の良い深部強化学習:フィールド実験
• Authors: Eivind B{\o}hn, Erlend M. Coates, Dirk Reinhardt, and Tor Arne Johansen
• Abstract要約: DRLは、元の非線形力学を直接操作する固定翼UAVの姿勢制御をうまく学べることを示す。 我々は,UAVで学習したコントローラを飛行試験で展開し,最先端のArduPlane比例積分微分(PID)姿勢制御と同等の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.37798600249187286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attitude control of fixed-wing unmanned aerial vehicles (UAVs) is a difficult control problem in part due to uncertain nonlinear dynamics, actuator constraints, and coupled longitudinal and lateral motions. Current state-of-the-art autopilots are based on linear control and are thus limited in their effectiveness and performance. Deep reinforcement learning (DRL) is a machine learning method to automatically discover optimal control laws through interaction with the controlled system, which can handle complex nonlinear dynamics. We show in this paper that DRL can successfully learn to perform attitude control of a fixed-wing UAV operating directly on the original nonlinear dynamics, requiring as little as three minutes of flight data. We initially train our model in a simulation environment and then deploy the learned controller on the UAV in flight tests, demonstrating comparable performance to the state-of-the-art ArduPlane proportional-integral-derivative (PID) attitude controller with no further online learning required. Learning with significant actuation delay and diversified simulated dynamics were found to be crucial for successful transfer to control of the real UAV. In addition to a qualitative comparison with the ArduPlane autopilot, we present a quantitative assessment based on linear analysis to better understand the learning controller's behavior.
• Abstract（参考訳）: 固定翼無人航空機(UAV)の姿勢制御は、不確実な非線形力学、アクチュエータの制約、縦横運動の結合などにより難しい制御問題である。 現在のオートパイロットは線形制御に基づいており、その効果と性能に制限がある。 深層強化学習(drl)は、複雑な非線形ダイナミクスを扱う制御系との相互作用を通じて最適な制御法則を自動的に発見する機械学習手法である。 本稿では,DRLが元の非線形力学を直接操作する固定翼UAVの姿勢制御を,最大3分間の飛行データで行うことができることを示す。 我々はまず、まずシミュレーション環境でモデルをトレーニングし、続いてUAV上で学習したコントローラを飛行試験にデプロイし、さらにオンライン学習を必要とせず、最先端のArduPlane比例積分微分(PID)姿勢制御と同等の性能を示す。 アクティベーション遅延と多様なシミュレーション力学の学習は、実際のUAVの制御に成功するために重要であることが判明した。 本稿では,ArduPlaneオートパイロットの質的比較に加えて,線形解析に基づく定量的評価を行い,学習コントローラの動作をよりよく理解する。

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