AAM-Gym:面向先进空中交通的人工智能试验平台
人工智能
2022-06-10 v1 信号处理
摘要
我们介绍了AAM-Gym,一个面向先进空中交通(AAM)的研发试验平台。AAM有望通过利用电动垂直起降(eVTOL)飞机等新型飞行器以及先进人工智能(AI)算法来减少地面交通与排放,从而变革出行方式。AI算法的验证需要具有代表性的AAM场景,以及一个用于评估其性能的快时间仿真试验平台。迄今为止,尚无此类面向AAM的试验平台可为政府、工业界或学术界的个体提供通用研究平台。MIT Lincoln Laboratory开发了AAM-Gym以填补这一空白,它提供了一个生态系统,可在多种AAM用例中开发、训练和验证新颖及已有的AI算法。本文中,我们利用AAM-Gym研究了两种强化学习算法在一个AAM用例——AAM走廊中的间隔保障——上的性能。这两种算法的性能基于AAM-Gym提供的一系列指标得以展示,体现了该试验平台对AAM研究的效用。
引用
@article{arxiv.2206.04513,
title = {AAM-Gym: Artificial Intelligence Testbed for Advanced Air Mobility},
author = {Marc Brittain and Luis E. Alvarez and Kara Breeden and Ian Jessen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.04513},
year = {2022}
}
备注
10 pages, accepted for publication in 2022 IEEE/AIAA Digital Avionics Systems Conference