On rapid parallel tuning of controllers of a swarm of MAVs — distribution strategies of the updated gains

要約

このホワイトペーパーでは、基本的な感覚データを使用して、マイクロ航空車両（MAV）の群れを調整するための信頼性が高く、スケーラブルな時間決定論的なモデルフリーの手順を提示します。
並列チューニングを活用するための2つのアプローチが表示されます。
第一に、測定のノイズの負の効果を減らすために、同一の利益で群れから報告されたパフォーマンスインデックスに基づいて、結果の平均化との調整。
第二に、チューニング時間を短縮するために、群れ全体のさまざまなゲインセットの並列テストによるチューニング。
提示された方法は、シミュレーションと実世界の実験の両方で評価されました。
達成された結果は、チューニング時間を短縮しながらチューニングの結果を改善するための提案されたアプローチの能力を示し、同時に信頼できるチューニングメカニズムを確保します。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a reliable, scalable, time deterministic, model-free procedure to tune swarms of Micro Aerial Vehicles (MAVs) using basic sensory data. Two approaches to taking advantage of parallel tuning are presented. First, the tuning with averaging of the results on the basis of performance indices reported from the swarm with identical gains to decrease the negative effect of the noise in the measurements. Second, the tuning with parallel testing of varying set of gains across the swarm to reduce the tuning time. The presented methods were evaluated both in simulation and real-world experiments. The achieved results show the ability of the proposed approach to improve the results of the tuning while decreasing the tuning time, ensuring at the same time a reliable tuning mechanism.

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