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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Amir Ramezani Dooraki (Kunsan National University) Deok-Jin Lee (Kunsan National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2020
발행연도
2020.10
수록면
161 - 166 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

Bio-inspired flight controller using reinforcement learning capable of mid-flight falut handling: How to train your drone
Ami ,  Ramezani Doo ,  aki 기계공학과 2021.01 학위논문

2020

Reinforcement learning based flight controller capable of controlling a quadcopter with four, three and two working motors
Ami ,  Ramezani Doo ,  aki 외 1명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2020.10 학술대회자료

초록· 키워드

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In this research, we show how a reinforcement learning based algorithm called Fault-Tolerant Bio-inspired Flight Controller (FT-BFC) is capable of training a single neural network based model to fly a quadcopter with two, three, and four working rotors. Our algorithm can learn a low-level flight controller that directly controls angular velocities of motors to fly a quadcopter when it has four fully functional motors, and also, despite having one or two motor failures (That is, our proposed flight controller is a fault-tolerant controller as well). In the training and running of our controller, we do not use any conventional flight controller, such as a PID or SMC controller. We test our algorithm in a simulation environment, Gazebo simulator, and illustrate our simulation results that backing up our algorithm capabilities. Finally, before concluding our paper, we discuss the implementation of our algorithm in a real quadcopter.
#Reinforcement Learning #Bio-inspired Flight Controller #Fault Tolerant Controller

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. MAINWORK
4. ALGORITHM IMPLEMENTATION
5. SIMULATION
6. TRAINING AND TESTING SCENARIOS
7. RESULT
8. DISCUSSION
9. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-003-001570802