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arXiv · cs.RO· Christopher Conrad; Deepak Panda; Weisi Guo; Antonios Tsourdos·· 10 天前AI 评分58

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中断感知循环强化学习提升UAS导航在临时接管后的安全性

Interruption-Aware Recurrent Reinforcement Learning for UAS Navigation Under Temporary Overrides

AI 导读 · 根据来源整理

论文研究UAS在远程飞行员或机载避撞系统临时接管后交还控制权时,循环强化学习策略的性能退化问题。基准测试显示中断会使任务变量更难从循环隐藏状态中解码,并提高中断后碰撞风险。作者提出三种中断感知架构,在仿真中均比标准循环策略保留更多可解码任务信息,其中最强架构相对循环基线将中断后碰撞减少74%、中断导致的任务失败减少69%,且未降低无中断时的性能。

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