TornadoDrone: Bio-inspired DRL-based Drone Landing on 6D Platform with Wind Force Disturbances

要約

ドローンの自律航行は、特に風の乱気流などの予測不可能な状況下で、動的なプラットフォームに正確に着陸するという重大な課題に直面しています。
私たちの研究では、風力に適応するために生物からインスピレーションを得たメカニズムを採用し、鳥に見られる自然な適応性を反映した新しい深層強化学習 (DRL) モデルである TornadoDrone を紹介します。
このモデルは、従来のアプローチとは異なり、直接的な風力測定ではなく、位置や速度の変化などの間接的な手がかりから適応性を導き出します。
TornadoDrone は、現実世界の風のダイナミクスの複雑さを厳密に再現する、ジム-パイバレット-ドローン シミュレーターで厳密にトレーニングされました。
Crazyflie 2.1 ドローンを使用したシミュレート条件と実際の強風条件の両方での広範なテストを通じて、TornadoDrone は移動プラットフォーム上で高精度の着陸精度を維持する高いパフォーマンスを実証し、拡張カルマン フィルターを備えた PID コントローラーなどの従来の制御方法を上回りました。
この研究は、複雑な空気力学的課題に取り組む DRL の可能性を強調するだけでなく、環境の変化にリアルタイムで適応できる高度な自律システムへの道を開くことにもなります。
TornadoDrone の成功は、特に信頼性と精度が最優先される監視や緊急対応などの重要な用途において、ドローン技術の飛躍的な進歩を意味します。

要約(オリジナル)

Autonomous drone navigation faces a critical challenge in achieving accurate landings on dynamic platforms, especially under unpredictable conditions such as wind turbulence. Our research introduces TornadoDrone, a novel Deep Reinforcement Learning (DRL) model that adopts bio-inspired mechanisms to adapt to wind forces, mirroring the natural adaptability seen in birds. This model, unlike traditional approaches, derives its adaptability from indirect cues such as changes in position and velocity, rather than direct wind force measurements. TornadoDrone was rigorously trained in the gym-pybullet-drone simulator, which closely replicates the complexities of wind dynamics in the real world. Through extensive testing with Crazyflie 2.1 drones in both simulated and real windy conditions, TornadoDrone demonstrated a high performance in maintaining high-precision landing accuracy on moving platforms, surpassing conventional control methods such as PID controllers with Extended Kalman Filters. The study not only highlights the potential of DRL to tackle complex aerodynamic challenges but also paves the way for advanced autonomous systems that can adapt to environmental changes in real-time. The success of TornadoDrone signifies a leap forward in drone technology, particularly for critical applications such as surveillance and emergency response, where reliability and precision are paramount.

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