TempFuser: Learning Agile, Tactical, and Acrobatic Flight Maneuvers Using a Long Short-Term Temporal Fusion Transformer

要約

空中戦は、戦略的機動と機敏な航空機の空気力学の両方についての包括的な理解を必要とする、航空用途における挑戦的なシナリオです。
航空エージェントは、長期的な観点から戦闘機の戦術的に進化する操縦を理解するだけでなく、短期的な観点から急速に変化する航空機の空気力学に対応する必要があります。
この論文では、複雑な空中戦の問題で機敏で戦術的、そしてアクロバティックな飛行操縦を学習できる新しい長期短期時間融合トランスフォーマー アーキテクチャである TempFuser を紹介します。
私たちのアプローチは、2 つの異なる時間遷移の埋め込みを変圧器ベースのネットワークに統合し、航空エージェントの長期的な戦術と短期的な機敏性の両方を包括的に捕捉します。
これらの観点を組み込むことで、当社のポリシー ネットワークは、長期にわたって優位な立場を確保し、機敏な敵を効果的に打ち破るエンドツーエンドの飛行コマンドを生成します。
高忠実度のフライト シミュレーターでトレーニングした後、私たちのモデルは戦略的機動の実行方法を首尾よく学習し、さまざまなタイプの敵機に対してベースライン ポリシー モデルを上回りました。
特に、私たちのモデルは、事前知識に頼ることなく、優れたスペックを持つ敵と対峙した場合でも、人間のようなアクロバティックな機動を示します。
さらに、過酷な超音速や低空状況でも堅牢な追撃性能を発揮します。
デモビデオは https://sites.google.com/view/tempfuser でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

Dogfighting is a challenging scenario in aerial applications that requires a comprehensive understanding of both strategic maneuvers and the aerodynamics of agile aircraft. The aerial agent needs to not only understand tactically evolving maneuvers of fighter jets from a long-term perspective but also react to rapidly changing aerodynamics of aircraft from a short-term viewpoint. In this paper, we introduce TempFuser, a novel long short-term temporal fusion transformer architecture that can learn agile, tactical, and acrobatic flight maneuvers in complex dogfight problems. Our approach integrates two distinct temporal transition embeddings into a transformer-based network to comprehensively capture both the long-term tactics and short-term agility of aerial agents. By incorporating these perspectives, our policy network generates end-to-end flight commands that secure dominant positions over the long term and effectively outmaneuver agile opponents. After training in a high-fidelity flight simulator, our model successfully learns to execute strategic maneuvers, outperforming baseline policy models against various types of opponent aircraft. Notably, our model exhibits human-like acrobatic maneuvers even when facing adversaries with superior specifications, all without relying on prior knowledge. Moreover, it demonstrates robust pursuit performance in challenging supersonic and low-altitude situations. Demo videos are available at https://sites.google.com/view/tempfuser.

arxiv情報

著者 Hyunki Seong,David Hyunchul Shim
発行日 2024-09-25 07:09:05+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.AI, cs.RO パーマリンク