Autonoma UAV racing har nyligen dykt upp som ett intressant forskningsproblem. Drömmen är att slå människor i denna nya snabba sport. Ett gemensamt tillvägagångssätt är att lära sig en end-to-end-policy som direkt förutsäger kontroller från råa bilder genom att efterlikna en expert. En sådan politik begränsas dock av den expert som den imiterar och det är svårt att expandera till andra miljöer och fordonsdynamik. En metod för att övervinna nackdelarna med en end-to-end policy är att utbilda ett nätverk endast på perception uppgift och hantera kontroll med en PID- eller MPC-controller. En enda styrenhet måste dock i stor utsträckning ställas in och kan vanligtvis inte täcka hela tillståndsutrymmet. I detta dokument föreslår vi att du lär dig en optimerad regulator med hjälp av en DNN som säkrar flera regulatorer. Nätverket lär sig en robust controller med online bana filtrering, som undertrycker bullriga banor och brister hos enskilda regulatorer. Resultatet är ett nätverk som kan lära sig en bra fusion av filtrerade banor från olika regulatorer vilket leder till betydande förbättringar av den totala prestandan. Vi jämför vårt utbildade nätverk med styrenheter det har lärt sig från, end-to-end basics och mänskliga piloter i en realistisk simulering; vårt nätverk slår alla baslinjer i omfattande experiment och närmar sig prestandan hos en professionell mänsklig pilot.
Muller m.fl. REF använder en DNN för att koppla ihop flera styrenheter och lära sig en optimerad styrenhet.
Learning a Controller Fusion Network by Online Trajectory Filtering for Vision-based UAV Racing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}