論文の概要: Learning Speed Adaptation for Flight in Clutter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04586v2
• Date: Wed, 10 Jul 2024 11:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 21:39:45.834650
• Title: Learning Speed Adaptation for Flight in Clutter
• Title（参考訳）: クラッタ飛行における速度適応の学習
• Authors: Guangyu Zhao, Tianyue Wu, Yeke Chen, Fei Gao,
• Abstract要約: 動物は自分の運動の速度を自分の能力や観察する環境に適応させることを学ぶ。 モバイルロボットはまた、タスクを効率的に達成するための攻撃性と安全性をトレードオフする能力を示す必要がある。 この研究は、未知の、部分的に観測可能な乱雑な環境において、速度適応の能力を持つ飛行車両を養うことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8876619768726157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Animals learn to adapt speed of their movements to their capabilities and the environment they observe. Mobile robots should also demonstrate this ability to trade-off aggressiveness and safety for efficiently accomplishing tasks. The aim of this work is to endow flight vehicles with the ability of speed adaptation in prior unknown and partially observable cluttered environments. We propose a hierarchical learning and planning framework where we utilize both well-established methods of model-based trajectory generation and trial-and-error that comprehensively learns a policy to dynamically configure the speed constraint. Technically, we use online reinforcement learning to obtain the deployable policy. The statistical results in simulation demonstrate the advantages of our method over the constant speed constraint baselines and an alternative method in terms of flight efficiency and safety. In particular, the policy behaves perception awareness, which distinguish it from alternative approaches. By deploying the policy to hardware, we verify that these advantages can be brought to the real world.
• Abstract（参考訳）: 動物は自分の運動の速度を自分の能力や観察する環境に適応させることを学ぶ。 モバイルロボットはまた、タスクを効率的に達成するための攻撃性と安全性をトレードオフする能力を示す必要がある。 本研究の目的は、未解明かつ部分的に観測可能な乱雑な環境において、速度適応の能力を持つ飛行車両を養うことである。 速度制約を動的に設定するポリシーを包括的に学習するモデルベース軌道生成法と試行錯誤法の両方を利用する階層的学習・計画フレームワークを提案する。 技術的には、デプロイ可能なポリシを得るために、オンライン強化学習を使用します。 シミュレーションの結果, 定速制約ベースラインに対する本手法の利点と, 飛行効率と安全性の面での代替手法を実証した。 特に、この政策は、他のアプローチと区別する認識を行動させる。 ハードウェアにポリシーをデプロイすることで、これらのアドバンテージが現実世界にもたらすことができることを検証します。

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