Autonom helikopterflygning anses allmänt vara ett mycket utmanande kontrollproblem. Detta dokument presenterar den första framgångsrika autonoma slutförande på en riktig RC helikopter av följande fyra aerobamanövrar: framåt flip och sidled roll vid låg hastighet, svans-in tratt, och nos-in tratt. Våra experimentella resultat utökar avsevärt toppmoderniteten i autonoma helikopterflygningar. Vi använde följande tillvägagångssätt: Först hade vi en pilot flyga helikoptern för att hjälpa oss att hitta en helikopter dynamik modell och en belöning (kostnad) funktion. Sedan använde vi en förstärkning lärande (optimal kontroll) algoritm för att hitta en controller som är optimerad för den resulterande modellen och belöning funktion. Mer specifikt använde vi differential dynamisk programmering (DDP), en förlängning av den linjära quadratic regulatorn (LQR).
I REF utvidgades det senare arbetet ytterligare till att omfatta svåra aerobamanövrar som framåtflips och sidorullar, vilket avsevärt förbättrade den senaste tekniken.
An application of reinforcement learning to aerobatic helicopter flight
{'venue': 'In Advances in Neural Information Processing Systems 19', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}