基于端到端深度强化学习的四旋翼无人机群分散控制
机器人学
2021-11-23 v2
摘要
我们展示了通过大规模多智能体端到端强化学习，训练可零样本迁移至真实四旋翼的无人机群控制器的可能性。我们训练由神经网络参数化的策略，能够以完全分散的方式控制蜂群中的个体无人机。我们的策略在具有真实四旋翼物理的模拟环境中训练，展现出高级集群行为，在紧密编队中执行激进机动同时避免彼此碰撞，为避开移动障碍物而打破并重建编队，并在追逃任务中高效协同。我们在模拟中分析了不同模型架构与训练机制参数如何影响神经蜂群的最终性能。我们展示了模拟中学习的模型成功部署于高度资源受限的物理四旋翼上，执行定点保持与目标交换行为。代码与视频演示可在项目网站 https://sites.google.com/view/swarm-rl 获取。
引用
@article{arxiv.2109.07735,
title = {Decentralized Control of Quadrotor Swarms with End-to-end Deep Reinforcement Learning},
author = {Sumeet Batra and Zhehui Huang and Aleksei Petrenko and Tushar Kumar and Artem Molchanov and Gaurav S. Sukhatme},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07735},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 11 figures