論文の概要: Cooperative Flight Control Using Visual-Attention -- Air-Guardian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11084v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 15:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 15:33:01.767860
• Title: Cooperative Flight Control Using Visual-Attention -- Air-Guardian
• Title（参考訳）: 視覚的注意による協調飛行制御-エアガード
• Authors: Lianhao Yin, Tsun-Hsuan Wang, Makram Chahine, Tim Seyde, Mathias Lechner, Ramin Hasani, Daniela Rus
• Abstract要約: 本稿では,人工パイロットエージェントと並列型ニューラルコントロールシステムとの協調を支援するエアガードの概念を提案する。 我々の視覚に基づくエアガードシステムは、因果的連続深度ニューラルネットワークモデルと協調層を結合する。 航空機の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士と操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士と操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士と操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士の操縦士と操縦士の操縦士の操縦士の
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.03982746365884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The cooperation of a human pilot with an autonomous agent during flight control realizes parallel autonomy. A parallel-autonomous system acts as a guardian that significantly enhances the robustness and safety of flight operations in challenging circumstances. Here, we propose an air-guardian concept that facilitates cooperation between an artificial pilot agent and a parallel end-to-end neural control system. Our vision-based air-guardian system combines a causal continuous-depth neural network model with a cooperation layer to enable parallel autonomy between a pilot agent and a control system based on perceived differences in their attention profile. The attention profiles are obtained by computing the networks' saliency maps (feature importance) through the VisualBackProp algorithm. The guardian agent is trained via reinforcement learning in a fixed-wing aircraft simulated environment. When the attention profile of the pilot and guardian agents align, the pilot makes control decisions. If the attention map of the pilot and the guardian do not align, the air-guardian makes interventions and takes over the control of the aircraft. We show that our attention-based air-guardian system can balance the trade-off between its level of involvement in the flight and the pilot's expertise and attention. We demonstrate the effectivness of our methods in simulated flight scenarios with a fixed-wing aircraft and on a real drone platform.
• Abstract（参考訳）: 飛行制御中の人間のパイロットと自律エージェントの協調は、並列自律を実現する。 並列自律システムは、困難な状況下での飛行操作の堅牢性と安全性を著しく向上させる保護体として機能する。 本稿では,人工パイロットエージェントと並列エンドツーエンドニューラルコントロールシステムとの協調を支援するエアガードの概念を提案する。 視覚ベースの防空システムは,注意プロファイルの認識の違いに基づいて,パイロットエージェントと制御システム間の並列的な自律性を実現するために,因果的連続的深層ニューラルネットワークモデルと協調層を組み合わせる。 注意プロファイルは、VisualBackPropアルゴリズムを通じてネットワークのサリエンシマップ(機能の重要性)を計算することによって得られる。 保護剤は、固定翼航空機模擬環境で強化学習により訓練される。 パイロットと保護エージェントの注意プロファイルが一致した場合、パイロットは制御決定を行う。 パイロットと保護者の注意マップが一致しない場合、航空護衛官は介入を行い、航空機の制御を引き継ぐ。 注意に基づく防空システムは、その飛行への関与レベルとパイロットの専門知識と注意の間のトレードオフをバランスさせることができる。 固定翼機と実際のドローンプラットフォームを用いた飛行シナリオのシミュレーションにおける手法の有効性を実証する。

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