論文の概要: TempFuser: Learning Tactical and Agile Flight Maneuvers in Aerial
Dogfights using a Long Short-Term Temporal Fusion Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03257v2
- Date: Sat, 16 Sep 2023 17:18:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 22:45:12.304797
- Title: TempFuser: Learning Tactical and Agile Flight Maneuvers in Aerial
Dogfights using a Long Short-Term Temporal Fusion Transformer
- Title（参考訳）: TempFuser: 長期の短期核融合変換器を用いた空中戦における戦術とアジャイル飛行マニアの学習
- Authors: Hyunki Seong and David Hyunchul Shim
- Abstract要約: 空中戦闘において、ドッグファイティングは、戦略的な操作と戦闘機の空気力学の両方を理解することを要求する複雑な課題を提起する。
本研究では,犬の戦いにおける戦術的,アジャイル的な飛行操作の学習を目的とした,時間的長期融合型トランスフォーマーであるTempFuserを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5563396001349297
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In aerial combat, dogfighting poses intricate challenges that demand an
understanding of both strategic maneuvers and the aerodynamics of agile fighter
aircraft. In this paper, we introduce TempFuser, a novel long short-term
temporal fusion transformer designed to learn tactical and agile flight
maneuvers in aerial dogfights. Our approach employs two distinct LSTM-based
input embeddings to encode long-term sparse and short-term dense state
representations. By integrating these embeddings through a transformer encoder,
our model captures the tactics and agility of fighter jets, enabling it to
generate end-to-end flight commands that secure dominant positions and
outmaneuver the opponent. After extensive training against various types of
opponent aircraft in a high-fidelity flight simulator, our model successfully
learns to perform complex fighter maneuvers, consistently outperforming several
baseline models. Notably, our model exhibits human-like strategic maneuvers
even when facing adversaries with superior specifications, all without relying
on explicit prior knowledge. Moreover, it demonstrates robust pursuit
performance in challenging supersonic and low-altitude environments. Demo
videos are available at https://sites.google.com/view/tempfuser.
- Abstract（参考訳）: 空中戦闘において、ドッグファイティングは、戦略的な操作とアジャイル戦闘機の空気力学の両方を理解することを要求する複雑な課題を引き起こす。
本稿では,空中戦闘における戦術的および機敏な飛行操作を学習するために設計された,新しい短期的時間融合トランスフォーマー tempfuser について紹介する。
本手法では,長期スパースおよび短期密度状態表現を符号化するために,LSTMに基づく2つの異なる入力埋め込みを用いる。
これらの埋め込みをトランスフォーマーエンコーダで統合することで、このモデルは戦闘機の戦術と機敏さを捉え、支配的な位置を確保し、敵を圧倒するエンドツーエンドの飛行コマンドを生成することができる。
高忠実度飛行シミュレーターにおける様々な種類の敵機に対する広範囲な訓練の後、我々のモデルは複雑な戦闘機の操縦をうまく学習し、一貫していくつかのベースラインモデルを上回った。
特に,我々のモデルは,明確な事前知識を必要とせず,優れた仕様の敵に面しても,人間的な戦略行動を示す。
さらに, 超音速低高度環境において頑健な追従性能を示す。
デモビデオはhttps://sites.google.com/view/tempfuser.comで閲覧できる。
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