論文の概要: QuadSim: A Quadcopter Rotational Dynamics Simulation Framework For
Reinforcement Learning Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07021v1
- Date: Mon, 14 Feb 2022 20:34:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-16 13:58:06.208415
- Title: QuadSim: A Quadcopter Rotational Dynamics Simulation Framework For
Reinforcement Learning Algorithms
- Title（参考訳）: quadsim:強化学習アルゴリズムのためのクワッドコプター回転動力学シミュレーションフレームワーク
- Authors: Burak Han Demirbilek
- Abstract要約: 本研究は,数式に基づくクアッドコプター回転動力学シミュレーションフレームワークの設計と開発に焦点をあてる。
このフレームワークは、クワッドコプターの線形表現と非線形表現の両方をシミュレートすることを目的としている。
シミュレーション環境はOpenAI Gymツールキットと互換性を持つように拡張された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study focuses on designing and developing a mathematically based
quadcopter rotational dynamics simulation framework for testing reinforcement
learning (RL) algorithms in many flexible configurations. The design of the
simulation framework aims to simulate both linear and nonlinear representations
of a quadcopter by solving initial value problems for ordinary differential
equation (ODE) systems. In addition, the simulation environment is capable of
making the simulation deterministic/stochastic by adding random Gaussian noise
in the forms of process and measurement noises. In order to ensure that the
scope of this simulation environment is not limited only with our own RL
algorithms, the simulation environment has been expanded to be compatible with
the OpenAI Gym toolkit. The framework also supports multiprocessing
capabilities to run simulation environments simultaneously in parallel. To test
these capabilities, many state-of-the-art deep RL algorithms were trained in
this simulation framework and the results were compared in detail.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,多くの柔軟な構成で強化学習(RL)アルゴリズムをテストするために,数式ベースのクアッドコプター回転動力学シミュレーションフレームワークの設計と開発に焦点をあてる。
シミュレーションフレームワークの設計は、通常の微分方程式(ODE)系の初期値問題を解くことにより、クワッドコプターの線形表現と非線形表現の両方をシミュレートすることを目的としている。
さらに、プロセスの形式や測定ノイズにランダムなガウスノイズを加えることにより、シミュレーション環境を決定論的・確率的にすることができる。
このシミュレーション環境のスコープが我々のRLアルゴリズムに限らないことを保証するため、シミュレーション環境はOpenAI Gymツールキットと互換性を持つように拡張されている。
このフレームワークは同時にシミュレーション環境を実行するマルチプロセス機能もサポートする。
これらの機能をテストするために、このシミュレーションフレームワークで多くの最先端の深部RLアルゴリズムを訓練し、その結果を詳細に比較した。
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