AWARE：ヒューマン・イン・ザ・ループ相互作用下での強化LiDAR慣性オドメトリのための適応型全身アクティブ回転制御

概要: 人間が介在するループ（HITL）によるUAV運用は、複雑かつ安全性が厳しく求められる航空測量環境において不可欠であり、そこでは人間のオペレータが航法の意図を提供しつつ、機体搭載の自律性が正確で頑健な状態推定を維持する必要があります。この状況における重要な課題は、資源が制約されたUAVプラットフォームでは、しばしば狭視野のLiDARセンサに限定されることです。幾何学的に退化した、または特徴の少ないシーンでは、センシング範囲の制限によってLiDAR慣性オドメトリ（LIO）の可観測性が弱まり、ドリフトが蓄積して幾何学的精度が低下し、状態推定が不安定になります。これは、HITL運用の安全かつ効果的な実現や、下流の測量プロダクトの信頼性を直接的に損ないます。この制限を克服するために、本論文では、UAV自身の回転機動性を活用して有効なセンサ視野を拡張し、追加の機械的アクチュエーションなしにLIOの可観測性を向上させる、生物インスパイアに基づく全身能動ヨーイング（AWARE）フレームワークを提案します。AWAREの中核は、強化学習（RL）ループに埋め込まれた微分可能なモデル予測制御（MPC）フレームワークです。まず、全ヨー空間にわたる情報獲得を最大化する視線方向を特定し、次に軽量なRLエージェントが、現在の環境文脈に応じてMPCのコスト重みをオンラインで調整します。これにより、推定精度と飛行安定性の間の適応的なバランスを実現します。さらに、安全飛行コリドー（Safe Flight Corridor）機構により、このHITLパラダイムにおける運用の安全性が、オペレータの航法意図と、自律的なヨー最適化を切り離すことで確保され、協調制御を安全かつ効率的に可能にします。多様なシミュレーション環境および実環境において、AWAREを大規模な実験で検証します。