FLARE: Agile Flights for Quadrotor Cable-Suspended Payload System via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2508.09797v1 📥 PDF

作者: Dongcheng Cao, Jin Zhou, Xian Wang, Shuo Li

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-13

💡 一句话要点

提出FLARE以解决四旋翼吊载系统的灵活飞行问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 四旋翼 强化学习 飞行控制 吊载系统 实时应用 非线性动力学 模拟到真实转移

📋 核心要点

  1. 核心问题：传统优化方法在处理四旋翼吊载系统的复杂动力学时，计算成本高且难以实现实时应用。
  2. 方法要点：FLARE通过强化学习框架，从高保真模拟中直接学习灵活的导航策略，克服了传统方法的局限性。
  3. 实验或效果：在三个挑战场景中，FLARE在门穿越机动中实现了3倍的速度提升，并成功进行零-shot模拟到真实转移。

📝 摘要（中文）

四旋翼吊载系统的灵活飞行是一项艰巨的挑战，因其具有欠驱动、高度非线性和混合动力学的特性。传统的基于优化的方法在高计算成本和缆绳模式转换的复杂性方面常常面临困难，限制了其实时应用和机动性发挥。本文提出FLARE，一个通过强化学习框架直接从高保真模拟中学习灵活导航策略的方法。我们的研究在三个设计的挑战场景中进行了验证，尤其在门穿越机动中，性能超越了最先进的基于优化的方法，速度提升达3倍。此外，学习到的策略在真实世界实验中实现了成功的零-shot模拟到真实转移，展现出卓越的灵活性和安全性，并在机载计算机上实时运行。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决四旋翼吊载系统在飞行过程中面临的灵活性和实时性问题。现有的基于优化的方法由于计算复杂性和缆绳模式转换的挑战，难以满足实时应用的需求。

核心思路：FLARE的核心思想是利用强化学习直接从高保真模拟中学习飞行策略，避免了传统方法的优化过程，从而提高了飞行的灵活性和实时性。

技术框架：FLARE的整体架构包括环境模拟、策略学习和实时控制三个主要模块。首先，通过高保真模拟环境生成训练数据；然后，使用强化学习算法学习飞行策略；最后，将学习到的策略应用于真实飞行控制中。

关键创新：FLARE的主要创新在于其通过强化学习实现的零-shot模拟到真实转移能力，显著提高了飞行的灵活性和安全性。这一方法与传统的基于优化的方法本质上不同，后者依赖于复杂的数学模型和优化过程。

关键设计：在设计上，FLARE采用了深度强化学习算法，结合了适应性损失函数和高效的网络结构，以确保在复杂环境下的学习效率和策略的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，FLARE在门穿越机动中实现了3倍的速度提升，相较于最先进的优化方法表现出显著的优势。此外，学习到的策略在真实环境中成功实现了零-shot转移，展现出卓越的灵活性和安全性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机物流、灾害救援和工业自动化等场景。FLARE的灵活飞行能力使其能够在复杂环境中高效执行任务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，随着技术的进一步发展，FLARE可能会在更多领域实现更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Agile flight for the quadrotor cable-suspended payload system is a formidable challenge due to its underactuated, highly nonlinear, and hybrid dynamics. Traditional optimization-based methods often struggle with high computational costs and the complexities of cable mode transitions, limiting their real-time applicability and maneuverability exploitation. In this letter, we present FLARE, a reinforcement learning (RL) framework that directly learns agile navigation policy from high-fidelity simulation. Our method is validated across three designed challenging scenarios, notably outperforming a state-of-the-art optimization-based approach by a 3x speedup during gate traversal maneuvers. Furthermore, the learned policies achieve successful zero-shot sim-to-real transfer, demonstrating remarkable agility and safety in real-world experiments, running in real time on an onboard computer.