論文の概要: Reward Function Optimization of a Deep Reinforcement Learning Collision Avoidance System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00855v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 20:20:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 17:24:17.761270
• Title: Reward Function Optimization of a Deep Reinforcement Learning Collision Avoidance System
• Title（参考訳）: 深層強化学習衝突回避システムの報酬関数最適化
• Authors: Cooper Cone, Michael Owen, Luis Alvarez, Marc Brittain
• Abstract要約: 無人航空機システム(UAS)の普及により、航空宇宙規制当局はこれらの航空機と衝突回避システムとの相互運用性を検討するようになった。 現在義務化されているTCASの制限により、連邦航空局は新たなソリューションである空中衝突回避システムX(ACAS X)の開発を委託した。 本研究では,サロゲートを用いてパラメータを調整したDRL衝突回避システムの利点について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The proliferation of unmanned aircraft systems (UAS) has caused airspace regulation authorities to examine the interoperability of these aircraft with collision avoidance systems initially designed for large transport category aircraft. Limitations in the currently mandated TCAS led the Federal Aviation Administration to commission the development of a new solution, the Airborne Collision Avoidance System X (ACAS X), designed to enable a collision avoidance capability for multiple aircraft platforms, including UAS. While prior research explored using deep reinforcement learning algorithms (DRL) for collision avoidance, DRL did not perform as well as existing solutions. This work explores the benefits of using a DRL collision avoidance system whose parameters are tuned using a surrogate optimizer. We show the use of a surrogate optimizer leads to DRL approach that can increase safety and operational viability and support future capability development for UAS collision avoidance.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機システム(UAS)の普及により、航空規制当局がこれらの航空機と衝突回避システムとの相互運用性を検討するようになった。 現在義務化されているTCASの制限により、連邦航空局は、UASを含む複数の航空機プラットフォームでの衝突回避機能を実現するために設計された新しいソリューションである空中衝突回避システムX(ACAS X)の開発を委託した。 衝突回避のための深部強化学習アルゴリズム (DRL) を用いた以前の研究では、DRLは既存のソリューションほど性能が良くなかった。 本研究では,サロゲートオプティマイザを用いてパラメータを調整したDRL衝突回避システムの利点を検討する。 本稿では,サロゲートオプティマイザを用いることで,安全性と運用性を高め,UAS衝突回避のための今後の能力開発を支援するDRLアプローチを提案する。

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