工学：深層強化学習を用いたチャンピオンレベルのドローンレース

1人称視点（FPV）ドローンレースは、3Dサーキットを通る高速飛行体をプロの競技者が操縦するという、テレビ放映されるスポーツである。各パイロットは、ドローンに搭載されたカメラからのストリーミング映像によって、ドローンの視点から周囲の環境を視認する。自律ドローンを用いてプロのパイロットのレベルに到達することは、ロボットがその物理的限界で飛行しながら、サーキット内での速度と位置をオンボードセンサーだけで推定する必要があるため、困難である。今回我々は、人間の世界チャンピオンのレベルで物理的な飛行体のレースを行うことができる自律システム「Swift」を報告する。このシステムは、シミュレーションにおける深層強化学習（RL）と、現実世界で収集されたデータを組み合わせている。Swiftは、2つの国際リーグの世界チャンピオンを含む3人の人間のチャンピオンと、実世界の直接対決レースで競い合った。Swiftは、人間のチャンピオンそれぞれを相手にいくつかのレースで勝利し、レースタイムの最高記録を打ち出した。今回の成果は、モバイルロボティクスと機械知能にとって節目となるものであり、他の物理システムにおけるハイブリッド学習を用いたソリューションの展開を促す可能性がある。

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