一种演化真实世界无人机控制器的分阶段方法

最近引入了一个测试平台，用于为任意具备悬停能力的无人机演化控制器，评估直接在机器人上进行。为使该测试平台适用于真实世界部署，我们研究了由物理系留（在随机调优期间防止无人机受损）带来的状态空间限制对演化控制器泛化性的影响。我们在一些控制器中发现了泛化问题，并提出了一种包含两阶段的改进方法：在第一阶段，控制器使用标准系留照常演化，但当种群表现出基本飞行能力时实验即终止。随后优化在限制少得多的系留（实质上是自由飞行）下继续，并允许探索更大的状态空间包络。我们在悬停任务上使用真实无人机比较了两种方法，表明使用两阶段方法能在更少世代中生成更具泛化性的解。第二项实验对演化控制器进行了敏感性分析。