シンプルだが安定、速く安全に：高忠実度の微分可能シミュレーションでエンドツーエンド制御を実現
arXiv cs.RO / 2026/4/14
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要点
- 本論文はクワッドロートルのための視覚ベースの障害物回避を扱い、点質量モデルを用いる一般的な計画手法では、高速域で動力学的に実行不可能な軌道が生成され得る点を指摘している。
- 微分可能シミュレーションによる学習を通じて、深度画像から低レベルのボディレート指令へ直接マッピングするエンドツーエンドの強化学習ポリシーを提案する。
- パラメータ同定の後に高忠実度シミュレーションと微分可能な解析を用いることで、シミュレーションから現実へのギャップを埋め、専門家によるデモンストレーションなしで効率的な学習のための正確な勾配を得ることを目指している。
- 推論パイプラインは軽量かつシンプルに設計されており、追加のアーキテクチャ要素（例：バックボーン／再帰／プリミティブ）を用いず、直接的な低レベル制御に依存する。
- 実験では、ベースラインと比べて成功率の向上とジャークの低減が報告されており、屋外環境として未観測の場所に対する強いゼロショット汎化と、密な森林シナリオを含む飛行速度最大7.5 m/sでの性能が示されている。
