Catch Planner: Catching High-Speed Targets in the Flight

要約

飛行中に高速ターゲットを捕捉することは、複雑かつ典型的な非常にダイナミックなタスクです。
この論文では、捕獲のための決定と計画を立てるスキームである Catch Planner を提案します。
逐次的な意思決定のために、深層強化学習に基づいたポリシー検索手法を提案します。
捕獲を適応的かつ柔軟にするために、動的実現可能性と安全性を考慮しながら、高度に連関した捕獲時間と終了状態を組み合わせて最適化する軌道最適化手法を提案します。
また、任意の合理的な姿勢と端末位置のバイアスでターゲットを捕捉するための柔軟な制約転写手法を提案します。
提案された Catch Planner は、学習と計画を組み合わせるための新しいパラダイムを提供し、オンボード コンピューター上で 100hz で動作する、私たち自身が設計したクアッドローターに統合されています。
さまざまな高速飛行ターゲットに直面したときの提案された方法の堅牢性と拡張性を検証するために、実際のシーンとシミュレートされたシーンで広範な実験が実行されます。

要約(オリジナル)

Catching high-speed targets in the flight is a complex and typical highly dynamic task. In this paper, we propose Catch Planner, a planning-with-decision scheme for catching. For sequential decision making, we propose a policy search method based on deep reinforcement learning. In order to make catching adaptive and flexible, we propose a trajectory optimization method to jointly optimize the highly coupled catching time and terminal state while considering the dynamic feasibility and safety. We also propose a flexible constraint transcription method to catch targets at any reasonable attitude and terminal position bias. The proposed Catch Planner provides a new paradigm for the combination of learning and planning and is integrated on the quadrotor designed by ourselves, which runs at 100hz on the onboard computer. Extensive experiments are carried out in real and simulated scenes to verify the robustness of the proposed method and its expansibility when facing a variety of high-speed flying targets.

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