論文の概要: Reinforcement Learning-Based Air Traffic Deconfliction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01861v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 00:37:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 14:36:35.364605
• Title: Reinforcement Learning-Based Air Traffic Deconfliction
• Title（参考訳）: 強化学習に基づく空気交通の分離
• Authors: Denis Osipychev, Dragos Margineantu, Girish Chowdhary
• Abstract要約: 本研究は,2機の水平分離を自動化することに焦点を当て,障害物回避問題を2次元サロゲート最適化課題として提示する。 強化学習(RL)を用いて、回避ポリシーを最適化し、ダイナミクス、インタラクション、意思決定をモデル化する。 提案システムは,安全要件を満たす高速かつ達成可能な回避軌道を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.782300855058585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remain Well Clear, keeping the aircraft away from hazards by the appropriate separation distance, is an essential technology for the safe operation of uncrewed aerial vehicles in congested airspace. This work focuses on automating the horizontal separation of two aircraft and presents the obstacle avoidance problem as a 2D surrogate optimization task. By our design, the surrogate task is made more conservative to guarantee the execution of the solution in the primary domain. Using Reinforcement Learning (RL), we optimize the avoidance policy and model the dynamics, interactions, and decision-making. By recursively sampling the resulting policy and the surrogate transitions, the system translates the avoidance policy into a complete avoidance trajectory. Then, the solver publishes the trajectory as a set of waypoints for the airplane to follow using the Robot Operating System (ROS) interface. The proposed system generates a quick and achievable avoidance trajectory that satisfies the safety requirements. Evaluation of our system is completed in a high-fidelity simulation and full-scale airplane demonstration. Moreover, the paper concludes an enormous integration effort that has enabled a real-life demonstration of the RL-based system.
• Abstract（参考訳）: 適切な離間距離で航空機を危険から遠ざけるための残留ウェルクリアは、密集した空域で無人航空機を安全に運用するための重要な技術である。 本研究は,2機の航空機の水平分離の自動化に着目し,障害物回避問題を2次元サロゲート最適化タスクとして提示する。 私たちの設計では、サブロゲートタスクはプライマリドメインにおけるソリューションの実行を保証するためにより保守的になります。 強化学習(rl)を用いることで,回避方針を最適化し,ダイナミクス,インタラクション,意思決定をモデル化する。 結果のポリシーとサロゲート遷移を再帰的にサンプリングすることで、システムは回避ポリシーを完全な回避軌道に変換する。 そして、この軌道を、ロボットオペレーティングシステム(ros)インタフェースを用いて飛行機が追従するための経路のセットとして公開する。 提案システムは,安全要件を満たす高速かつ達成可能な回避軌道を生成する。 本システムの評価は高忠実度シミュレーションおよび実機実機実験で完了した。 さらに,本論文では,RLシステムの実演を実現するための膨大な統合作業について述べる。

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