今回、近接クワッドコプター飛行のための残差深層強化学習（RL）ベースのコントローラであるProxFlyを提案・公開した。
具体的には、カスケード接続されたコントローラ（基本コントローラと呼ぶ）の上に残差モジュールを設計し、高レベルの制御コマンドを生成することで、外乱や他のクアッドコプターからのダウンウォッシュ効果による推力損失を補正する。
まず、本手法では、エゴの状態とコントローラのコマンドのみを入力とし、クアッドコプター間の通信に依存しないため、必要な帯域幅を削減することができる。
領域ランダム化により、本手法は正確なシステム同定とコントローラパラメータの微調整の要件を緩和し、変化するシステムモデルへの適応を可能にする。
一方、本手法は、制御コマンドにおけるブラックボックスからの説明不可能な信号の割合を減らすだけでなく、基本コントローラからのガイダンスにより、時間のかかるゼロからの探索をスキップするRL学習を可能にする。
研究者は、様々な近接度でのシミュレーションにおいて、残差モジュールの有効性を検証した。さらに、実際の近接飛行試験を実施し、ProxFlyと基本コントローラおよび複雑な空力補償を備えた高度なモデルベースコントローラを比較する。
最後に、ProxFlyは、2台のクアッドコプターが極端に接近して飛行し、強い気流によって飛行が大きく乱されるような、困難なクアッドコプターの空中ドッキングに使用できることを示した。
