QuadSim：用于强化学习算法的四旋翼旋转动力学仿真框架
机器学习
2022-02-22 v1 人工智能
摘要
本研究专注于设计并开发一个基于数学的四旋翼旋转动力学仿真框架，用于在多种灵活配置下测试强化学习（RL）算法。该仿真框架的设计旨在通过求解常微分方程（ODE）系统的初值问题来模拟四旋翼的线性和非线性表示。此外，该仿真环境能够通过以过程噪声和测量噪声形式的随机高斯噪声，使仿真具有确定性和随机性。为了确保该仿真环境的范围不局限于我们自己的RL算法，该仿真环境已扩展为与OpenAI Gym工具包兼容。该框架还支持多进程能力，以并行同时运行仿真环境。为了测试这些能力，许多最先进的深度RL算法在该仿真框架中进行了训练，并对结果进行了详细比较。
引用
@article{arxiv.2202.07021,
title = {QuadSim: A Quadcopter Rotational Dynamics Simulation Framework For Reinforcement Learning Algorithms},
author = {Burak Han Demirbilek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.07021},
year = {2022}
}
备注
for source codes, please visit https://github.com/BurakDmb/quadsim