論文の概要: AMS-DRL: Learning Multi-Pursuit Evasion for Safe Targeted Navigation of Drones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03443v1
• Date: Fri, 7 Apr 2023 01:59:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 13:12:45.435857
• Title: AMS-DRL: Learning Multi-Pursuit Evasion for Safe Targeted Navigation of Drones
• Title（参考訳）: AMS-DRL:ドローンの安全目標航法のための多目的エベイジョンの学習
• Authors: Jiaping Xiao and Mir Feroskhan
• Abstract要約: 本稿では,非同期多段階深層学習(AMS-DRL)による対向ニューラルネットワークの学習手法を提案する。 ゲーム理論解析から Nash Equilibrium のエージェント間の収束を保証する。 実機実験を行い,実時間飛行における訓練方針の有効性を検証した。
• 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: Safe navigation of drones in the presence of adversarial physical attacks from multiple pursuers is a challenging task. This paper proposes a novel approach, asynchronous multi-stage deep reinforcement learning (AMS-DRL), to train an adversarial neural network that can learn from the actions of multiple pursuers and adapt quickly to their behavior, enabling the drone to avoid attacks and reach its target. Our approach guarantees convergence by ensuring Nash Equilibrium among agents from the game-theory analysis. We evaluate our method in extensive simulations and show that it outperforms baselines with higher navigation success rates. We also analyze how parameters such as the relative maximum speed affect navigation performance. Furthermore, we have conducted physical experiments and validated the effectiveness of the trained policies in real-time flights. A success rate heatmap is introduced to elucidate how spatial geometry influences navigation outcomes. Project website: https://github.com/NTU-UAVG/AMS-DRL-for-Pursuit-Evasion.
• Abstract（参考訳）: 複数の追跡者からの敵の物理的攻撃がある場合、ドローンの安全なナビゲーションは難しい課題だ。 本稿では,複数の追尾者の行動から学習し,その行動に迅速に適応し,ドローンが攻撃を回避し,目標に到達可能な,敵対的ニューラルネットワークを訓練する手法である,非同期多段階深層強化学習(ams-drl)を提案する。 ゲーム理論解析から Nash Equilibrium のエージェント間の収束を保証する。 本手法を広範囲のシミュレーションで評価し,高いナビゲーション成功率でベースラインを上回っていることを示す。 また、相対的な最大速度などのパラメータがナビゲーション性能に与える影響を分析する。 さらに, 実時間飛行における訓練方針の有効性を検証し, 実測実験を行った。 空間幾何学が航法結果にどのように影響するかを明らかにするために、成功率のヒートマップが導入された。 プロジェクトウェブサイト: https://github.com/NTU-UAVG/AMS-DRL-for-Pursuit-Evasion

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