Fugu-MT 論文翻訳(概要): A PPO-based DRL Auto-Tuning Nonlinear PID Drone Controller for Robust Autonomous Flights

論文の概要: A PPO-based DRL Auto-Tuning Nonlinear PID Drone Controller for Robust Autonomous Flights

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00204v1
Date: Sat, 30 Mar 2024 00:46:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 06:46:13.652412
Title: A PPO-based DRL Auto-Tuning Nonlinear PID Drone Controller for Robust Autonomous Flights
Title（参考訳）: ロバスト自律飛行のためのPPOに基づくDRL自動調整型非線形PIDドローン制御器
Authors: Junyang Zhang, Cristian Emanuel Ocampo Rivera, Kyle Tyni, Steven Nguyen,
Abstract要約: 本プロジェクトは,従来の線形積分導関数(PID)コントローラの代替として,非線形ディープ強化学習(DRL)エージェントを実装することで,ドローンの飛行制御に革命をもたらすことを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.046873264197900916
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This project aims to revolutionize drone flight control by implementing a nonlinear Deep Reinforcement Learning (DRL) agent as a replacement for traditional linear Proportional Integral Derivative (PID) controllers. The primary objective is to seamlessly transition drones between manual and autonomous modes, enhancing responsiveness and stability. We utilize the Proximal Policy Optimization (PPO) reinforcement learning strategy within the Gazebo simulator to train the DRL agent. Adding a $20,000 indoor Vicon tracking system offers <1mm positioning accuracy, which significantly improves autonomous flight precision. To navigate the drone in the shortest collision-free trajectory, we also build a 3 dimensional A* path planner and implement it into the real flight successfully.
Abstract（参考訳）: 本プロジェクトは,従来の線形積分導関数(PID)コントローラの代替として,非線形ディープ強化学習(DRL)エージェントを実装することで,ドローンの飛行制御に革命をもたらすことを目的としている。主な目的は、ドローンを手動モードと自律モードの間でシームレスに移行し、応答性と安定性を高めることである。我々はガゼボシミュレータ内でPPO強化学習戦略を利用してDRLエージェントを訓練する。 2万ドルの屋内Viconトラッキングシステムを追加することで、位置決め精度が1mmに向上し、自律飛行精度が大幅に向上する。衝突のない最短軌道でドローンをナビゲートするために、3次元のA*経路プランナーを構築し、実際の飛行にうまく実装する。

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