論文の概要: Motion Control in Multi-Rotor Aerial Robots Using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05996v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 19:00:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:11.360325
• Title: Motion Control in Multi-Rotor Aerial Robots Using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習を用いた多回転空中ロボットの動作制御
• Authors: Gaurav Shetty, Mahya Ramezani, Hamed Habibi, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez,
• Abstract要約: 本稿では, 付加製造用ドローンの動作制御問題への深層強化学習の適用について検討する。 本稿では,AMタスクにおけるウェイポイントナビゲーションを行うマルチロータドローンの適応制御ポリシーを学習するDRLフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper investigates the application of Deep Reinforcement (DRL) Learning to address motion control challenges in drones for additive manufacturing (AM). Drone-based additive manufacturing promises flexible and autonomous material deposition in large-scale or hazardous environments. However, achieving robust real-time control of a multi-rotor aerial robot under varying payloads and potential disturbances remains challenging. Traditional controllers like PID often require frequent parameter re-tuning, limiting their applicability in dynamic scenarios. We propose a DRL framework that learns adaptable control policies for multi-rotor drones performing waypoint navigation in AM tasks. We compare Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) and Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) within a curriculum learning scheme designed to handle increasing complexity. Our experiments show TD3 consistently balances training stability, accuracy, and success, particularly when mass variability is introduced. These findings provide a scalable path toward robust, autonomous drone control in additive manufacturing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ドローンの動作制御問題に対する深層強化学習(DRL)の適用について検討する。 ドローンベースの添加物製造は、大規模または危険な環境で柔軟で自律的な物質堆積を約束する。 しかし、様々なペイロードと潜在的な障害の下で、多回転飛行ロボットの堅牢なリアルタイム制御を実現することは、依然として困難である。 PIDのような従来のコントローラは、しばしばパラメータの再チューニングを必要とし、動的シナリオにおける適用性を制限する。 本稿では,AMタスクにおけるウェイポイントナビゲーションを行うマルチロータドローンの適応制御ポリシーを学習するDRLフレームワークを提案する。 我々は,複雑性の増大に対応するためのカリキュラム学習方式において,Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)とTwin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)を比較した。 実験の結果,TD3は安定性,精度,成功のバランスを一貫して保っていることがわかった。 これらの発見は、添加物製造において堅牢で自律的なドローン制御へのスケーラブルな道を提供する。

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