論文の概要: Seasonal Station-Keeping of Short Duration High Altitude Balloons using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05014v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 15:42:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:04.713887
• Title: Seasonal Station-Keeping of Short Duration High Altitude Balloons using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習を用いた短周期高高度気球の季節的ステーションキーピング
• Authors: Tristan K. Schuler, Chinthan Prasad, Georgiy Kiselev, Donald Sofge,
• Abstract要約: 深層強化学習は、駅維持問題を解決するための一般的な戦略である。 短期HABエージェントの深部Q-Learningを訓練し評価するためのカスタムシミュレーション環境を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0030878538350796
• License:
• Abstract: Station-Keeping short-duration high-altitude balloons (HABs) in a region of interest is a challenging path-planning problem due to partially observable, complex, and dynamic wind flows. Deep reinforcement learning is a popular strategy for solving the station-keeping problem. A custom simulation environment was developed to train and evaluate Deep Q-Learning (DQN) for short-duration HAB agents in the simulation. To train the agents on realistic winds, synthetic wind forecasts were generated from aggregated historical radiosonde data to apply horizontal kinematics to simulated agents. The synthetic forecasts were closely correlated with ECWMF ERA5 Reanalysis forecasts, providing a realistic simulated wind field and seasonal and altitudinal variances between the wind models. DQN HAB agents were then trained and evaluated across different seasonal months. To highlight differences and trends in months with vastly different wind fields, a Forecast Score algorithm was introduced to independently classify forecasts based on wind diversity, and trends between station-keeping success and the Forecast Score were evaluated across all seasons.
• Abstract（参考訳）: ステーションキーピング短距離高高度気球(HAB)は、部分的に観測可能で複雑でダイナミックな風の流れのため、経路計画上の課題である。 深層強化学習は、駅維持問題を解決するための一般的な戦略である。 シミュレーションにおけるHABエージェントに対するDQN(Deep Q-Learning)の訓練と評価を行うカスタムシミュレーション環境を開発した。 エージェントを現実的な風で訓練するために、シミュレーションエージェントに水平キネマティクスを適用するために、集計された歴史的ラジオゾンデデータから合成風予報が生成された。 人工風速予測はECWMF ERA5の再解析予測と密接に相関し, 実測風場と風モデル間の季節的・時間的変動を再現した。 DQN HABエージェントは、異なる季節で訓練され、評価された。 風の多様性に基づいて予測を独立に分類するForecast Scoreアルゴリズムを導入し,各シーズンで局面維持成功とForecast Scoreの傾向を評価した。

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