AcroRL：双向推力四旋翼翻转强化学习框架

Gabriel Rodriguez 等作者提出并开源了基于强化学习的四旋翼翻转控制框架 AcroRL，通过调制恒定参考轨迹完成紧凑、位置受限的翻转，并保持与传统轨迹生成和跟踪的兼容。方法用强化学习分别训练从正飞到倒飞、从倒飞到正飞两个策略，以应对执行器饱和与电机反转延迟。 作者称，在基于 JAX 的仿真中，该方法在所有对比基线中位置偏差与调节时间最低，位置 RMSE 较最强的优化基线降低 32%，调节时间降低 57%。硬件实验在多种偏航配置下完成翻转，位置 RMSE 低于 0.35m，并通过两种飞行状态下的圆周飞行验证了与下游轨迹生成和控制的兼容性。 论文已被 CoRL 2026 接收。上述仿真与硬件指标均为作者报告，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。