論文の概要: Reinforcement Learning-Based Control of CrazyFlie 2.X Quadrotor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03951v2
• Date: Wed, 14 Jun 2023 09:11:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 23:59:32.830527
• Title: Reinforcement Learning-Based Control of CrazyFlie 2.X Quadrotor
• Title（参考訳）: CrazyFlie 2.Xの強化学習に基づく制御
• Authors: Arshad Javeed, Valent\'in L\'opez Jim\'enez
• Abstract要約: プロジェクトの目的は、PIDのような古典的な制御アルゴリズムと現代の強化学習アルゴリズムの相乗効果を検討することである。 第一の目的は、強化学習戦略を用いたPIDチューニングを行うことである。 第二の目的は、灯台位置決めシステムを統合することにより、学習を活用してナビゲーションの制御を実装することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The objective of the project is to explore synergies between classical control algorithms such as PID and contemporary reinforcement learning algorithms to come up with a pragmatic control mechanism to control the CrazyFlie 2.X quadrotor. The primary objective would be performing PID tuning using reinforcement learning strategies. The secondary objective is to leverage the learnings from the first task to implement control for navigation by integrating with the lighthouse positioning system. Two approaches are considered for navigation, a discrete navigation problem using Deep Q-Learning with finite predefined motion primitives, and deep reinforcement learning for a continuous navigation approach. Simulations for RL training will be performed on gym-pybullet-drones, an open-source gym-based environment for reinforcement learning, and the RL implementations are provided by stable-baselines3
• Abstract（参考訳）: プロジェクトの目的は、PIDのような古典的な制御アルゴリズムと現代の強化学習アルゴリズムの相乗効果を探求し、クレイジーフリー2.Xを制御するための実用的な制御機構を考案することである。 第一の目的は強化学習戦略を用いたPIDチューニングを行うことである。 第二の目的は、最初のタスクからの学習を活用し、灯台位置決めシステムと統合してナビゲーションの制御を実装することである。 ナビゲーションには2つのアプローチが考えられる。これは、有限の事前定義された動作プリミティブを持つ深部Q-Learningを用いた離散的なナビゲーション問題であり、連続的なナビゲーションアプローチのための深部強化学習である。 RLトレーニングのシミュレーションは、強化学習のためのオープンソースのジムベースの環境であるジム・パイブルレット・ドレーンで実施され、RL実装は安定ベースライン3で提供される。

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