ConcertoRL: An Innovative Time-Interleaved Reinforcement Learning Approach for Enhanced Control in Direct-Drive Tandem-Wing Vehicles

📄 arXiv: 2405.13651v1 📥 PDF

作者: Minghao Zhang, Bifeng Song, Changhao Chen, Xinyu Lang

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-05-22

备注: 48 pages, 35 figures

💡 一句话要点

ConcertoRL：一种用于直驱串联翼飞行器增强控制的时间交错强化学习方法

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

关键词: 强化学习 飞行器控制 时间交错 策略组合 在线学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在昆虫尺度飞行器控制中，探索安全性和训练稳定性面临挑战。
  2. ConcertoRL通过时间交错机制和策略组合器，提高控制精度并稳定在线训练过程。
  3. 实验表明，ConcertoRL相比传统方法性能提升显著，并展现出协同效应。

📝 摘要（中文）

针对昆虫尺度直驱实验平台在串联翼影响下的控制问题，现有强化学习模型面临的主要挑战是探索过程中的安全性以及连续训练过程的稳定性。本文提出ConcertoRL算法，旨在提高控制精度并稳定在线训练过程。该算法包含两项主要创新：一是时间交错机制，将经典控制器与基于强化学习的控制器交织在一起，以提高初始阶段的控制精度；二是策略组合器，组织从先前学习中获得的经验，以确保在线训练过程的稳定性。实验结果表明，采用时间交错机制的实验性能比没有强化学习增强的场景提高了约70%，并且比控制频率加倍的参考控制器效率提高了50%。这些结果突出了该算法能够产生大于其各部分之和的协同效应。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决昆虫尺度直驱串联翼飞行器控制中，现有强化学习方法探索安全性不足和训练过程不稳定的问题。现有方法在探索过程中容易出现危险行为，且在线训练时容易陷入局部最优或发散，导致控制性能下降。

核心思路：ConcertoRL的核心思路是将经典控制器的稳定性和强化学习控制器的自适应性相结合，通过时间交错机制在初期保证安全性和精度，并通过策略组合器稳定在线训练过程，从而实现更高效、更稳定的控制。

技术框架：ConcertoRL算法主要包含两个核心模块：时间交错机制和策略组合器。时间交错机制在训练初期交替使用经典控制器和强化学习控制器，利用经典控制器的安全性来引导强化学习的探索。策略组合器则维护一个经验池，并从中选择合适的经验来稳定在线训练过程。整体流程为：初始化强化学习策略，利用时间交错机制进行探索和学习，使用策略组合器更新经验池，并利用经验池中的经验来优化强化学习策略，重复迭代直至收敛。

关键创新：ConcertoRL的关键创新在于时间交错机制和策略组合器的设计。时间交错机制能够有效地平衡探索和利用，提高初始阶段的控制精度和安全性。策略组合器则能够有效地利用历史经验，避免在线训练过程中的不稳定现象。与传统强化学习方法相比，ConcertoRL更注重安全性和稳定性，更适合于实际的飞行器控制应用。

关键设计：时间交错机制的关键参数是经典控制器和强化学习控制器的切换频率，需要根据具体任务进行调整。策略组合器的关键设计在于经验选择策略，可以选择最近的经验、表现最好的经验或随机经验。损失函数通常采用标准的强化学习损失函数，如TD误差或策略梯度损失。网络结构可以根据具体任务选择合适的结构，如多层感知机或循环神经网络。

📊 实验亮点

实验结果表明，ConcertoRL算法相比于没有强化学习增强的场景，性能提升了约70%。与控制频率加倍的参考控制器相比，ConcertoRL算法的效率提高了50%。这些数据表明，ConcertoRL算法能够有效地提高控制精度和效率，并展现出良好的协同效应。

🎯 应用场景

ConcertoRL算法可应用于昆虫尺度飞行器、无人机等小型飞行器的控制领域，尤其适用于对安全性和稳定性要求较高的场景。该研究成果有助于提高飞行器的自主控制能力，拓展其在环境监测、搜救、农业等领域的应用，并为未来更复杂的飞行器控制系统设计提供参考。

📄 摘要（原文）

In control problems for insect-scale direct-drive experimental platforms under tandem wing influence, the primary challenge facing existing reinforcement learning models is their limited safety in the exploration process and the stability of the continuous training process. We introduce the ConcertoRL algorithm to enhance control precision and stabilize the online training process, which consists of two main innovations: a time-interleaved mechanism to interweave classical controllers with reinforcement learning-based controllers aiming to improve control precision in the initial stages, a policy composer organizes the experience gained from previous learning to ensure the stability of the online training process. This paper conducts a series of experiments. First, experiments incorporating the time-interleaved mechanism demonstrate a substantial performance boost of approximately 70% over scenarios without reinforcement learning enhancements and a 50% increase in efficiency compared to reference controllers with doubled control frequencies. These results highlight the algorithm's ability to create a synergistic effect that exceeds the sum of its parts.