Training Environment for High Performance Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.01953v1 📥 PDF

作者: Greg Search

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-04

💡 一句话要点

提出Tunnel以解决高性能强化学习训练环境问题

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

关键词: 强化学习 空战模拟 开源环境 F16飞行动力学 任务规划 自动化决策 训练效率

📋 核心要点

  1. 现有的空战模拟器需要数月时间来定制观察、动作和训练方法，效率低下。
  2. Tunnel提供了一个集成F16飞行动力学的训练环境，允许快速适应不同的作战需求。
  3. 通过为期一周的实验，Tunnel展示了多种训练方法的有效性，显著提高了训练效率。

📝 摘要（中文）

本文介绍了Tunnel，一个简单的开源强化学习训练环境，专为高性能飞机设计。它将F16三维非线性飞行动力学集成到OpenAI Gymnasium Python包中。该模板包括边界、目标、对手和感知能力的基本元素，能够根据操作需求进行调整。这为任务规划者提供了快速响应不断变化的环境、传感器能力和对手的手段，尤其适用于自主空战飞机。Tunnel的代码库对熟悉Gymnasium或具备基本Python技能的用户开放。本文还展示了一项为期一周的贸易研究，探讨了多种训练方法、观察空间和威胁呈现方式，促进了研究人员与任务规划者之间的协作，可能带来国家军事优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有空战模拟器在定制观察和训练方法时效率低下的问题。研究人员通常需要数月才能适应复杂的环境和任务需求。

核心思路：Tunnel通过集成F16的飞行动力学，提供一个灵活的训练环境，使研究人员和任务规划者能够快速调整训练参数和环境设置，以应对不断变化的作战需求。

技术框架：Tunnel的整体架构基于OpenAI Gymnasium，包含多个模块，如边界、目标、对手和感知能力的设置。用户可以通过简单的Python接口进行操作和定制。

关键创新：Tunnel的主要创新在于其开源和易用性，允许用户在几天内完成复杂的训练环境设置，这与传统方法相比大幅提升了效率。

关键设计：Tunnel的设计包括灵活的边界和目标设置，支持多种观察空间和威胁呈现方式，用户可以根据具体任务需求进行调整。

📊 实验亮点

在为期一周的实验中，Tunnel展示了多种训练方法的有效性，显著缩短了训练时间，研究人员能够在几天内完成复杂的环境设置，相较于传统方法提升了数倍的效率。

🎯 应用场景

Tunnel的潜在应用领域包括军事训练、无人机作战和自动化空战策略开发。其灵活性和快速适应能力使得任务规划者能够在动态环境中迅速做出反应，提升作战效率和决策优势。

📄 摘要（原文）

This paper presents Tunnel, a simple, open source, reinforcement learning training environment for high performance aircraft. It integrates the F16 3D nonlinear flight dynamics into OpenAI Gymnasium python package. The template includes primitives for boundaries, targets, adversaries and sensing capabilities that may vary depending on operational need. This offers mission planners a means to rapidly respond to evolving environments, sensor capabilities and adversaries for autonomous air combat aircraft. It offers researchers access to operationally relevant aircraft physics. Tunnel code base is accessible to anyone familiar with Gymnasium and/or those with basic python skills. This paper includes a demonstration of a week long trade study that investigated a variety of training methods, observation spaces, and threat presentations. This enables increased collaboration between researchers and mission planners which can translate to a national military advantage. As warfare becomes increasingly reliant upon automation, software agility will correlate with decision advantages. Airmen must have tools to adapt to adversaries in this context. It may take months for researchers to develop skills to customize observation, actions, tasks and training methodologies in air combat simulators. In Tunnel, this can be done in a matter of days.