Autonoma drönare : modifiering av belöningsfunktionen i airsim

Sammanfattning: Inom det heta forskningsområdet med självflygande drönare sker det en kontinuerlig utveckling både inom forskningen och inom industrin. Det finns flera forskningsproblem kring autonoma fordon, inklusive autonom styrning av drönare. Ett intressant spår för autonom styrning av drönare, är via deep reinforcement learning, dvs. en kombination av djupa neuronnät med reinforcement learning. Problemen som ofta uppkommer är tidskrävande träning, ineffektiv manövrering och problem med oförutsägbarhet och säkerhet. Även höga kostnader kan vara ett problem. Med hjälp av simuleringsprogrammet AirSim har vi fått en möjlighet att testa aktuella algoritmer utan hänsyn till kostnader och andra begränsande faktorer som kan utgöra svårigheter för att arbeta inom detta område. Microsofts egenutvecklade simulator AirSim tillåter användare att via deras applikationsprogrammeringsgränssnitt kommunicera med drönaren i programmet, vilket gör det möjligt att testa olika algoritmer. Frågeställningen som berörs är hur kan den existerande belöningsfunktionen i AirSim simulatorn förbättras med avseende på att undvika hinder och förflytta drönaren från start till mål. Målet med undersökningen är att studera och förbättra AirSims existerande Deep Q-Network algoritm med fokus på belöningsfunktionen och testa den i olika simulerade miljöer. Med hjälp av två olika experiment som utförts i två olika miljöer, observerades belöningen, antalet kollisioner och beteendet agenten hade i simulatorn. Vi lyckades inte få fram tillräckligt med data för att kunna mäta en tydlig förbättring av den modifierade belöningsfunktionens utvärderingsmått, dock kan vi säga att vi lyckades utveckla en belöningsfunktion som presterar bra genom att den undviker hinder och tar sig till mål. För att kunna jämföra vilken av belöningsfunktionerna som är bättre, behövs mer forskning inom ämnet. Med de problem som fanns med att samla in data är slutsatsen att vi inte lyckades förbättra algoritmen då vi vet inte om den presterar bättre eller sämre än den existerande belöningsfunktionen.