An Integrated Imitation and Reinforcement Learning Methodology for Robust Agile Aircraft Control with Limited Pilot Demonstration Data

📄 arXiv: 2401.08663v1 📥 PDF

作者: Gulay Goktas Sever, Umut Demir, Abdullah Sadik Satir, Mustafa Cagatay Sahin, Nazim Kemal Ure

分类: cs.AI, cs.LG, cs.RO, eess.SY

发布日期: 2023-12-27

备注: Preprint submitted to Aerospace Science and Technology

💡 一句话要点

提出一种集成模仿学习与强化学习的方法，用于在有限飞行员数据下实现鲁棒的敏捷飞行器控制。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 敏捷飞行器控制 模仿学习 强化学习 迁移学习 数据驱动建模 机动生成模型 飞行控制系统

📋 核心要点

  1. 现有敏捷飞行器机动生成模型依赖大量真实飞行员数据，获取成本高昂且泛化能力有限。
  2. 提出一种混合架构，利用模拟数据训练代理模型，再用少量真实数据微调，结合模仿学习、迁移学习和强化学习。
  3. 实验表明，该方法能够利用F-16模拟数据，在无需额外真实飞行员数据的情况下，构建泛化能力强的机动生成模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种数据驱动的敏捷飞行器机动生成模型构建方法，该模型能够推广到各种配平和飞机模型参数。机动生成模型在飞机原型测试和评估中起着关键作用，能够提供关于飞机机动性和敏捷性的见解。然而，构建这些模型通常需要大量的真实飞行员数据，这既耗时又昂贵。此外，使用有限数据构建的模型通常难以推广到原始数据集中涵盖的特定飞行条件之外。为了解决这些挑战，我们提出了一种混合架构，该架构利用一个模拟模型（称为源模型）。这个开源的敏捷飞行器模拟器与目标飞机具有相似的动力学特性，允许我们生成无限的数据来构建代理机动生成模型。然后，我们使用有限的真实飞行员数据将该模型微调到目标飞机。我们的方法结合了模仿学习、迁移学习和强化学习的技术来实现这一目标。为了验证我们的方法，我们使用了土耳其航空航天工业公司（TAI）提供的真实敏捷飞行员数据。通过使用F-16作为源模型，我们证明了可以构建一个能够推广到各种配平和飞机参数的机动生成模型，而无需任何额外的真实飞行员数据。我们的结果展示了我们的方法在开发用于敏捷飞机的鲁棒且适应性强的模型方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决敏捷飞行器机动生成模型对大量真实飞行员数据的依赖问题。现有方法在数据获取方面成本高昂，并且使用有限数据训练的模型泛化能力不足，难以适应不同的飞行条件和飞机参数。

核心思路：论文的核心思路是利用一个开源的、具有相似动力学特性的敏捷飞行器模拟器（源模型）生成大量的模拟数据，以此训练一个代理机动生成模型。然后，利用少量的真实飞行员数据对该代理模型进行微调，从而实现从模拟环境到真实环境的迁移，并提高模型的泛化能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 利用开源敏捷飞行器模拟器（F-16）生成大量模拟数据；2) 使用模仿学习方法，基于模拟数据训练一个代理机动生成模型；3) 使用迁移学习方法，将代理模型迁移到目标飞机；4) 使用强化学习方法，利用少量真实飞行员数据对迁移后的模型进行微调，进一步提高模型的性能。

关键创新：最重要的创新点在于将模仿学习、迁移学习和强化学习相结合，构建了一个混合学习框架。该框架能够有效地利用模拟数据和少量真实数据，从而降低了对真实飞行员数据的依赖，并提高了模型的泛化能力。与传统方法相比，该方法在数据效率和模型鲁棒性方面具有显著优势。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 选择F-16作为源模型，因为它与目标飞机具有相似的动力学特性；2) 使用模仿学习方法初始化模型参数，使其能够快速学习到基本的机动策略；3) 使用强化学习方法进行微调，以适应目标飞机的特定参数和飞行条件；4) 设计合适的奖励函数，引导强化学习算法学习到期望的机动行为。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够利用F-16模拟数据，在无需任何额外真实飞行员数据的情况下，构建一个能够推广到各种配平和飞机参数的机动生成模型。这表明该方法在降低数据依赖性和提高模型泛化能力方面具有显著优势。具体性能数据未知，但强调了无需额外真实数据即可实现良好泛化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于敏捷飞行器控制系统的设计、测试与验证，尤其是在缺乏大量真实飞行数据的情况下。该方法能够降低模型开发成本，缩短开发周期，并提高飞行控制系统的鲁棒性和适应性。此外，该方法还可推广到其他需要数据驱动建模的复杂系统控制问题。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present a methodology for constructing data-driven maneuver generation models for agile aircraft that can generalize across a wide range of trim conditions and aircraft model parameters. Maneuver generation models play a crucial role in the testing and evaluation of aircraft prototypes, providing insights into the maneuverability and agility of the aircraft. However, constructing the models typically requires extensive amounts of real pilot data, which can be time-consuming and costly to obtain. Moreover, models built with limited data often struggle to generalize beyond the specific flight conditions covered in the original dataset. To address these challenges, we propose a hybrid architecture that leverages a simulation model, referred to as the source model. This open-source agile aircraft simulator shares similar dynamics with the target aircraft and allows us to generate unlimited data for building a proxy maneuver generation model. We then fine-tune this model to the target aircraft using a limited amount of real pilot data. Our approach combines techniques from imitation learning, transfer learning, and reinforcement learning to achieve this objective. To validate our methodology, we utilize real agile pilot data provided by Turkish Aerospace Industries (TAI). By employing the F-16 as the source model, we demonstrate that it is possible to construct a maneuver generation model that generalizes across various trim conditions and aircraft parameters without requiring any additional real pilot data. Our results showcase the effectiveness of our approach in developing robust and adaptable models for agile aircraft.