論文の概要: FalconWing: An Open-Source Platform for Ultra-Light Fixed-Wing Aircraft Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01383v1
• Date: Fri, 02 May 2025 16:47:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:20.086685
• Title: FalconWing: An Open-Source Platform for Ultra-Light Fixed-Wing Aircraft Research
• Title（参考訳）: FalconWing:超軽量固定翼航空機研究のためのオープンソースプラットフォーム
• Authors: Yan Miao, Will Shen, Hang Cui, Sayan Mitra,
• Abstract要約: FalconWingは、自動運転研究のためのオープンソースの超軽量(150g)固定翼プラットフォームである。 我々は、新しいリアル・ツー・シミュレート・トゥ・リアル・ラーニング・アプローチを用いて、自律着陸のためのビジョンベースの制御ポリシーを開発し、展開する。 ハードウェアプラットフォームにゼロショットをデプロイすると、このポリシは、ビジョンベースの自律着陸において80%の成功率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.823704956886882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present FalconWing -- an open-source, ultra-lightweight (150 g) fixed-wing platform for autonomy research. The hardware platform integrates a small camera, a standard airframe, offboard computation, and radio communication for manual overrides. We demonstrate FalconWing's capabilities by developing and deploying a purely vision-based control policy for autonomous landing (without IMU or motion capture) using a novel real-to-sim-to-real learning approach. Our learning approach: (1) constructs a photorealistic simulation environment via 3D Gaussian splatting trained on real-world images; (2) identifies nonlinear dynamics from vision-estimated real-flight data; and (3) trains a multi-modal Vision Transformer (ViT) policy through simulation-only imitation learning. The ViT architecture fuses single RGB image with the history of control actions via self-attention, preserving temporal context while maintaining real-time 20 Hz inference. When deployed zero-shot on the hardware platform, this policy achieves an 80% success rate in vision-based autonomous landings. Together with the hardware specifications, we also open-source the system dynamics, the software for photorealistic simulator and the learning approach.
• Abstract（参考訳）: オープンソースで超軽量(150g)の固定翼プラットフォームであるFalconWingを紹介します。 ハードウェアプラットフォームは、小さなカメラ、標準的な機体、オフボード計算、手動のオーバーライドのための無線通信を統合している。 我々は,IMUやモーションキャプチャを使わずに)純粋に視覚に基づく自律着陸制御ポリシを開発し,展開することで,FalconWingの能力を実証する。 我々の学習手法は,(1)実世界の画像に基づいて訓練された3次元ガウススプラッティングを用いて光実写シミュレーション環境を構築すること,(2)視覚推定現実飛行データから非線形ダイナミクスを識別すること,(3)シミュレーションのみの模倣学習を通じてマルチモーダル視覚変換器(ViT)ポリシーを訓練することである。 ViTアーキテクチャは、リアルタイム20Hzの推論を維持しながら、時間的コンテキストを保ちながら、自己アテンションによる制御アクションの履歴と単一のRGBイメージを融合する。 ハードウェアプラットフォームにゼロショットをデプロイすると、このポリシは、ビジョンベースの自律着陸において80%の成功率を達成する。 ハードウェア仕様とともに,システムダイナミクス,フォトリアリスティックシミュレータソフトウェア,学習アプローチもオープンソース化した。

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