論文の概要: RoVerFly: Robust and Versatile Learning-based Control of Quadrotor Across Payload Configurations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11149v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 07:41:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.945169
• Title: RoVerFly: Robust and Versatile Learning-based Control of Quadrotor Across Payload Configurations
• Title（参考訳）: RoVerFly: ローバストかつVersatile学習に基づく、ペイロード構成間のクアドロータ制御
• Authors: Mintae Kim, Jiaze Cai, Koushil Sreenath,
• Abstract要約: RoVerFlyは、四角形とケーブルサスペンドペイロードのための学習ベースのトラッキングコントローラである。 タスクとドメインのランダム化で訓練されており、障害や様々なダイナミクスに耐性がある。 ペイロード設定全体にわたって強力なゼロショットの一般化を実現し、ペイロードや様々な質量とケーブルの長さをコントローラの切り替えや再調整なしに実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.767180040566647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing robust controllers for precise, arbitrary trajectory tracking with quadrotors is challenging due to nonlinear dynamics and underactuation, and becomes harder with flexible cable-suspended payloads that introduce extra degrees of freedom and hybridness. Classical model-based methods offer stability guarantees but require extensive tuning and often do not adapt when the configuration changes, such as when a payload is added or removed, or when the payload mass or cable length varies. We present RoVerFly, a unified learning-based control framework in which a reinforcement learning (RL) policy serves as a robust and versatile tracking controller for standard quadrotors and for cable-suspended payload systems across a range of configurations. Trained with task and domain randomization, the controller is resilient to disturbances and varying dynamics. It achieves strong zero-shot generalization across payload settings, including no payload as well as varying mass and cable length, without controller switching or re-tuning, while retaining the interpretability and structure of a feedback tracking controller. Code and supplementary materials are available at https://github.com/mintaeshkim/roverfly
• Abstract（参考訳）: 非線形ダイナミクスと不動のため、四重極子を用いた精密で任意の軌道追跡のためのロバストなコントローラの設計は困難であり、自由度とハイブリッド性を導入するフレキシブルなケーブルサスペンドペイロードによって困難になる。 古典的なモデルベースの手法は安定性を保証するが、広範囲なチューニングが必要であり、ペイロードの追加や削除、ペイロードの質量やケーブルの長さの変化など、構成が変化しても適応しないことが多い。 本稿では,RL(Regress Learning (RL)) ポリシが標準四重項およびケーブルサスペンションペイロードシステムのための堅牢で汎用的なトラッキングコントローラとして機能する,統一的な学習ベース制御フレームワークであるRoVerFlyを提案する。 タスクとドメインのランダム化によってトレーニングされたコントローラは、障害やさまざまなダイナミクスに耐性がある。 ペイロードや各種の質量やケーブル長を含むペイロード設定間で強力なゼロショットの一般化を実現し、コントローラの切り替えや再チューニングは行わず、フィードバックトラッキングコントローラの解釈可能性と構造を維持している。 コードと補足資料はhttps://github.com/mintaeshkim/roverflyで入手できる。

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