論文の概要: Fpga-Based Neural Thrust Controller for UAVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18703v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 15:52:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 16:19:17.930103
• Title: Fpga-Based Neural Thrust Controller for UAVs
• Title（参考訳）: UAV用Fpga型ニューラルスラスト制御器
• Authors: Sharif Azem, David Scheunert, Mengguang Li, Jonas Gehrunger, Kai Cui, Christian Hochberger, Heinz Koepp,
• Abstract要約: 本稿では,Artix-7 FPGAを搭載した,オープンソースのマイクロUAVプラットフォーム用の新しいハードウェアボードを提案する。 我々はRLベースの低レベルコントローラを実装することで、その機能を検証することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.826802034066811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The advent of unmanned aerial vehicles (UAVs) has improved a variety of fields by providing a versatile, cost-effective and accessible platform for implementing state-of-the-art algorithms. To accomplish a broader range of tasks, there is a growing need for enhanced on-board computing to cope with increasing complexity and dynamic environmental conditions. Recent advances have seen the application of Deep Neural Networks (DNNs), particularly in combination with Reinforcement Learning (RL), to improve the adaptability and performance of UAVs, especially in unknown environments. However, the computational requirements of DNNs pose a challenge to the limited computing resources available on many UAVs. This work explores the use of Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) as a viable solution to this challenge, offering flexibility, high performance, energy and time efficiency. We propose a novel hardware board equipped with an Artix-7 FPGA for a popular open-source micro-UAV platform. We successfully validate its functionality by implementing an RL-based low-level controller using real-world experiments.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の出現は、最先端のアルゴリズムを実装するための汎用的で費用対効果の高いプラットフォームを提供することによって、様々な分野を改善した。 幅広いタスクを達成するために、複雑さと動的環境条件に対処するために、オンボードコンピューティングを強化する必要性が高まっている。 近年、深層ニューラルネットワーク(DNN)、特に強化学習(RL)と組み合わせて、UAVの適応性と性能、特に未知の環境での応用が進んでいる。 しかし、DNNの計算要求は、多くのUAVで利用可能な限られた計算資源に挑戦する。 本研究では、この課題に対する実行可能なソリューションとして、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)の使用について検討し、柔軟性、高性能、エネルギー、時間効率を提供する。 本稿では,Artix-7 FPGAを搭載した,オープンソースのマイクロUAVプラットフォーム用の新しいハードウェアボードを提案する。 実世界実験を用いて,RLに基づく低レベルコントローラの実装により,その機能検証に成功した。

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