論文の概要: How to Model Your Crazyflie Brushless

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05944v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 06:21:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.98007
• Title: How to Model Your Crazyflie Brushless
• Title（参考訳）: クレイジーなブラシレスをモデル化する方法
• Authors: Alexander Gräfe, Christoph Scherer, Wolfgang Hönig, Sebastian Trimpe,
• Abstract要約: 2025年初め、クラジフリー・ブラシレスが登場し、ブラシレスモーターで推力は約50%向上した。 この研究はクレイジーフリー・ブラシレスの力学モデルを示し、その重要なパラメータを同定する。 ニューラルネットワーク位置制御器を訓練し、バックフリップ制御器を学習することにより、強化学習アプリケーションに適していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.54424040768484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Crazyflie quadcopter is widely recognized as a leading platform for nano-quadcopter research. In early 2025, the Crazyflie Brushless was introduced, featuring brushless motors that provide around 50% more thrust compared to the brushed motors of its predecessor, the Crazyflie 2.1. This advancement has opened new opportunities for research in agile nano-quadcopter control. To support researchers utilizing this new platform, this work presents a dynamics model of the Crazyflie Brushless and identifies its key parameters. Through simulations and hardware analyses, we assess the accuracy of our model. We furthermore demonstrate its suitability for reinforcement learning applications by training an end-to-end neural network position controller and learning a backflip controller capable of executing two complete rotations with a vertical movement of just 1.8 meters. This showcases the model's ability to facilitate the learning of controllers and acrobatic maneuvers that successfully transfer from simulation to hardware. Utilizing this application, we investigate the impact of domain randomization on control performance, offering valuable insights into bridging the sim-to-real gap with the presented model. We have open-sourced the entire project, enabling users of the Crazyflie Brushless to swiftly implement and test their own controllers on an accurate simulation platform.
• Abstract（参考訳）: Crazyflieクワッドコプターはナノクワッドコプター研究の主要なプラットフォームとして広く認識されている。 2025年初め、クラジフリー・ブラシレスが登場し、前モデルであるクラジフリー2.1と比べて約50%の推力を持つブラシレスモーターが導入された。 この進歩により、アジャイルナノクワッドコプター制御の研究の新たな機会が開かれた。 この新しいプラットフォームを利用する研究者を支援するために、この研究はCrazyflie Brushlessの動的モデルを示し、その重要なパラメータを識別する。 シミュレーションとハードウェア解析により,モデルの精度を評価する。 さらに、エンドツーエンドのニューラルネットワーク位置制御器を訓練し、2つの完全な回転を1.8mの垂直移動で実行可能なバックフリップ制御器を学習することにより、強化学習アプリケーションに適していることを示す。 これは、シミュレーションからハードウェアへの移行に成功しているコントローラやアクロバティックな操作の学習を容易にするモデルの能力を示す。 この応用を利用して、ドメインランダム化が制御性能に与える影響を調査し、提示されたモデルとのsim-to-realのギャップを埋めるための貴重な洞察を提供する。 Crazyflie Brushlessのユーザは、正確なシミュレーションプラットフォーム上で、自身のコントローラを迅速に実装し、テストすることができます。

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