論文の概要: SWIFT-Nav: Stability-Aware Waypoint-Level TD3 with Fuzzy Arbitration for UAV Navigation in Cluttered Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16027v1
- Date: Wed, 17 Dec 2025 23:19:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.400372
- Title: SWIFT-Nav: Stability-Aware Waypoint-Level TD3 with Fuzzy Arbitration for UAV Navigation in Cluttered Environments
- Title（参考訳）: SWIFT-Nav: クラッタ環境におけるUAVナビゲーションのためのファジィアロメーションを用いた安定性を考慮したウェイポイントレベルTD3
- Abstract要約: 障害物認識経路への高速で安定した収束を実現するTD3ベースのナビゲーションフレームワークを提案する。
TD3とリプレイ優先、探索、ファジィセーフティルールを組み合わせることで、散らかったシーンにおけるUAVナビゲーションの堅牢でデプロイ可能なソリューションが得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficient and reliable UAV navigation in cluttered and dynamic environments remains challenging. We propose SWIFT-Nav: Stability-aware Waypoint-level Integration of Fuzzy arbitration and TD3 for Navigation, a TD3-based navigation framework that achieves fast, stable convergence to obstacle-aware paths. The system couples a sensor-driven perception front end with a TD3 waypoint policy: the perception module converts LiDAR ranges into a confidence-weighted safety map and goal cues, while the TD3 policy is trained with Prioritised Experience Replay to focus on high-error transitions and a decaying epsilon-greedy exploration schedule that gradually shifts from exploration to exploitation. A lightweight fuzzy-logic layer computes a safety score from radial measurements and near obstacles, gates mode switching and clamps unsafe actions; in parallel, task-aligned reward shaping combining goal progress, clearance, and switch-economy terms provides dense, well-scaled feedback that accelerates learning. Implemented in Webots with proximity-based collision checking, our approach consistently outperforms baselines in trajectory smoothness and generalization to unseen layouts, while preserving real-time responsiveness. These results show that combining TD3 with replay prioritisation, calibrated exploration, and fuzzy-safety rules yields a robust and deployable solution for UAV navigation in cluttered scenes.
- Abstract（参考訳）: 乱雑でダイナミックな環境での効率的な、信頼性の高いUAVナビゲーションは依然として困難である。
本稿では,TD3ベースのナビゲーションフレームワークであるナビゲーション用ファジィ調停とTD3の安定性を考慮したウェイポイントレベル統合を提案する。
認識モジュールは、LiDARの範囲を信頼度の高い安全マップとゴールキューに変換し、TD3ポリシーは優先順位付き体験リプレイでトレーニングされ、ハイエラー遷移と、徐々に探検から搾取へと移行する崩壊するエプシロン・グレーディ探索スケジュールにフォーカスする。
軽量ファジィ論理層は、放射能測定および近接障害物からの安全性スコアを計算し、ゲートモードの切り替えとアンセーフアクションのクランプを行う。
近接型衝突検定を用いたWebotsで実装した本手法は,実時間応答性を保ちながら,軌道の滑らかさ,一般化性を常に向上させる。
これらの結果から,TD3とリプレイ優先,キャリブレーション探索,ファジィセーフティルールを組み合わせることで,散らばったシーンにおけるUAVナビゲーションの堅牢かつ展開可能なソリューションが得られた。
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