Autopilotsystem består vanligtvis av en "inre slinga" som ger stabilitet och kontroll, medan en "yttre slinga" är ansvarig för mål på uppdragsnivå, såsom way-point navigation. Autopilotsystem för obemannade luftfartyg är huvudsakligen implementerade med hjälp av styrsystem med Proportional-Integral-Derivative (PID), som har visat exceptionell prestanda i stabila miljöer. Det krävs dock mer sofistikerad kontroll för att fungera i oförutsägbara och hårda miljöer. Intelligenta flygkontrollsystem är ett aktivt forskningsområde som behandlar begränsningar av PID-kontroll senast genom användning av förstärkningsutbildning (RL), som har haft framgång i andra tillämpningar, t.ex. robotik. Ändå har tidigare arbete främst fokuserat på att använda RL på uppdragsnivå controller. I detta arbete undersöker vi prestandan och noggrannheten hos den inre kontrollslingan som ger attitydkontroll vid användning av intelligenta flygstyrsystem som är utbildade med toppmoderna RL-algoritmer-Deep Deterministic Policy Gradient, Trust Region Policy Optimering och Proximal Policy Optimering. För att undersöka dessa okända faktorer utvecklade vi först en simuleringsmiljö med öppen källkod med hög trohet för att utbilda en flygledares attitydkontroll av en fyrhjuling genom RL. Vi använde sedan vår miljö för att jämföra deras prestanda med en PID-controllers för att identifiera om det är lämpligt att använda RL i högprecisions-, tidskritisk flygkontroll.
I tidigare arbete REF föreslog vi en RL-miljö, GYMFC-V1, för att utveckla attitydneuroflygningsregulatorer som överskrider noggrannheten hos en PID-regulator med avseende på vinkelhastighetsfel.
Reinforcement Learning for UAV Attitude Control
{'venue': 'TCPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}