The technology relates to navigating aerial vehicles using deep reinforcement learning techniques to generate flight policies. A simulator may produce simulations of a flight occurring in a region of an atmosphere, a replay buffer may store frames of the simulations, and a learning module having a deep reinforcement learning architecture may process a set of frames and output a neural network encoding a learned flight policy. A meta-learning system may include stacks of learning systems, a coordinator to provide an instruction to the learning systems, and an evaluation server to evaluate resulting rewards from learned flight policies. An operational system for controlling flight of an aerial vehicle may include a computing system to process an input vector representing a state of the aerial vehicle and output an action, an operation-ready policies server to store a trained neural network encoding a learned flight policy, and a controller.

    La présente technologie concerne la navigation de véhicules aériens à l'aide de techniques d'apprentissage par renforcement profond pour générer des politiques de vol. Un simulateur peut produire des simulations d'un vol se produisant dans une région d'une atmosphère, un tampon de relecture peut stocker des trames des simulations, et un module d'apprentissage ayant une architecture d'apprentissage de renforcement profond peut traiter un ensemble de trames et délivrer en sortie un réseau neuronal codant pour une politique de vol apprise. Un système de méta-apprentissage peut comprendre des piles de systèmes d'apprentissage, un coordinateur pour fournir une instruction aux systèmes d'apprentissage, et un serveur d'évaluation pour évaluer les récompenses résultantes de politiques de vol apprises. Un système fonctionnel pour commander le vol d'un véhicule aérien peut comprendre un système informatique pour traiter un vecteur d'entrée représentant un état du véhicule aérien et délivrer une action, un serveur de politiques prêt à l'utilisation pour stocker un réseau neuronal entraîné codant pour une politique de vol apprise, et un dispositif de commande.


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    Title :

    NAVIGATING AERIAL VEHICLES USING DEEP REINFORCEMENT LEARNING


    Additional title:

    NAVIGATION DE VÉHICULES AÉRIENS À L'AIDE D'UN APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT PROFOND



    Publication date :

    2021-05-06


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    English


    Classification :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen



    Systems and Methods for Navigating Aerial Vehicles Using Deep Reinforcement Learning

    CANDIDO SALVATORE J / GONG JUN / GENDRON-BELLEMARE MARC | European Patent Office | 2021

    Free access

    Deep Reinforcement Learning for Mapless Navigation of Unmanned Aerial Vehicles

    Grando, Ricardo B. / de Jesus, Junior C. / Drews-Jr, Paulo L. J. | IEEE | 2020


    Controlling Tiltrotors Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with Deep Reinforcement Learning

    De Almeida, Aline Gabriel / Colombini, Esther Luna / Da Silva Simoes, Alexandre | IEEE | 2023


    Navigating Robots in Dynamic Environment With Deep Reinforcement Learning

    Zhou, Zhiqian / Zeng, Zhiwen / Lang, Lin et al. | IEEE | 2022


    Active Perception Applied To Unmanned Aerial Vehicles Through Deep Reinforcement Learning

    Mateus, Matheus G. / Grando, Ricardo B. / Drews, Paulo L. J. | IEEE | 2022