基于激光雷达与强化学习的无人机导航
机器人学
2023-07-27 v1
摘要
强化学习在机器人控制领域日益重要，而仿真在此过程中起着关键作用。在无人 aerial 车辆（UAV，无人机）领域，涉及该方法的科学论文数量也在增加。本工作中，我们制备了一个自主无人机控制系统，使其（依据自身坐标系）向前飞行，并基于旋转 LiDAR 传感器的数据穿过森林中遇到的树木。使用了近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）算法——一种强化学习（RL）的实例——来制备该系统。为此开发了 Python 语言的自定义仿真器。还使用了与机器人操作系统（Robot Operating System, ROS）集成的 Gazebo 环境来测试所得控制算法。最后，将所制备方案实现于 Nvidia Jetson Nano eGPU，并在真实测试场景中验证。期间，无人机成功完成任务，并能重复避树并飞越森林。
引用
@article{arxiv.2307.14313,
title = {LiDAR-based drone navigation with reinforcement learning},
author = {Pawel Miera and Hubert Szolc and Tomasz Kryjak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.14313},
year = {2023}
}
备注
Accepted for the XXVII Automation 2023 conference