本論文では、多回転翼機が近接して飛行する際に生じる空力干渉の影響をモデル化する新しい学習手法を提案している。従来の物理モデルベースのアプローチでは、計算コストが高く、飛行状態の変化に柔軟に対応できないという課題があった。
提案手法では、下降流の力学に潜在する幾何学的対称性を利用することで、学習の効率化を図っている。具体的には、リーダー機の垂直軸まわりの回転に対する等変換性を仮定し、この性質を特徴抽出に組み込んだモデルを構築している。
実験では、わずか5分の飛行データで従来手法を上回る精度を達成できることを示している。また、提案モデルを制御系に組み込むことで、垂直方向の軌道追従誤差を56%、水平方向の誤差を36%改善できることを確認した。
本手法は、多回転翼機の近接飛行時の空力干渉を効率的にモデル化できる点で意義があり、密集した群行動の実現に貢献すると期待される。
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