Современный мир стремительно движется к автоматизации и роботизации, в частности, в области беспилотных летательных аппаратов. Одним из актуальных направлений становится управление роем дронов — коллективом автономных устройств, способных совместно выполнять сложные задачи. Традиционные методы программирования роев, базирующиеся на заранее определенных правилах, часто оказываются недостаточными при работе в динамично меняющейся среде. Именно поэтому появился интерес к методам глубокого усиленного обучения, позволяющим эффективно обучать управление сложными системами с минимальным вмешательством человека. Одним из ключевых инструментов для развития и тестирования алгоритмов управления дроном является Microsoft AirSim — открытая платформа-симулятор, основанная на игровом движке Unreal Engine 4.
AirSim предлагает реалистичную физику и визуальную среду, что важно для моделирования поведения дронов в разнообразных условиях и сценариях. Она позволяет создавать как одиночные, так и многоагентные среды, что отлично подходит для исследования и тренировки алгоритмов управления роев. В сочетании с AirSim применяются передовые методы обучения с подкреплением, реализованные в библиотеке Stable Baselines3 (SB3). SB3 предлагает готовые к использованию реализации популярных RL-алгоритмов, таких как PPO (Prоximal Policy Optimization), который доказал свою эффективность для задач с непрерывным управлением. Проект, посвященный обучению роя дронов, объединяет эти технологии и ориентирован на разработку и исследование многоагентных систем управления.
Подход включает две основные ветви: обучение одиночного дрона и обучение целого роя с помощью модифицированных библиотек PettingZoo и SuperSuit, которые расширяют функциональность для поддержки многомерных агентских наблюдений, включая обработку данных с RGB-камер. Для одиночного агента создается специализированная среда в Unreal Engine 4 с помощью настроек AirSim, что позволяет использовать среды Gymnasium и Stable Baselines3 для тренировки. Обучение проводится с помощью алгоритма PPO, который балансирует между исследованием новых стратегий и эксплуатацией уже изученных. В многоагентной реализации возникает ряд дополнительных сложностей, начиная от взаимодействия между дронами и заканчивая обменом информацией об окружающей среде. Для решения этих задач используются модифицированные версии PettingZoo и SuperSuit, позволяющие реализовать сложные архитектуры наблюдений с учетом визуального и сенсорного восприятия каждого агента.
Ключевыми особенностями данного подхода является адаптивность к различным конфигурациям среды и численности роя, при этом все параметры и позиции жестко не заданы, что позволяет создавать более универсальные и масштабируемые решения. Для поддержки экспериментальной работы доступен набор карт с различной сложностью и особенностями рельефа, включая лесные массивы и площадки со случайно размещёнными объектами. Обучение и оценка моделей происходит в тесной связке с UE4: для старта симуляции пользователь запускает соответствующий проект в Unreal Engine и активирует Python-скрипты обучения или оценки из AirSim PythonClient. Отметим, что проект ориентирован на операционную систему Windows, что связано с особенностями работы UE4 и AirSim. Важно отметить, что во время обучения систему можно контролировать и анализировать через TensorBoard — мощный инструмент визуализации метрик.
Он предоставляет возможность отслеживать динамику наград, длину эпизодов и корректировать гиперпараметры для более качественного и быстрого обучения. Применение технологий глубокого обучения для управления роем дронов открывает множество перспектив не только в научной сфере, но и в практических областях — от агропромышленности и картографии до поисково-спасательных операций. Использование многоагентных систем позволяет значительно повысить эффективность и надежность работы беспилотников, особенно в условиях непредсказуемой среды и необходимости коллективного взаимодействия. Разработка и поддержка открытых проектов подобного рода имеют ключевое значение для сообщества исследователей искусственного интеллекта и робототехники. Они способствуют не только ускорению научных открытий, но и распространению передовых технологий среди разработчиков из разных стран и сфер деятельности.
Перспективы дальнейшего развития включают интеграцию более сложных сенсорных данных, таких как LIDAR и тепловизионные камеры, расширение возможностей межагентной коммуникации и обучения с использованием имитации более реалистичных сценариев. Также актуальным становится вопрос оптимизации потребления ресурсов при обучении и применении моделей, что важно для внедрения технологий в реальные дроны с ограниченными вычислительными мощностями. Таким образом, интеграция платформы AirSim с современными библиотеками глубокого обучения, например Stable Baselines3, создаёт мощную базу для исследования и практической реализации управления роем дронов с помощью методов усиленного обучения. Этот подход не только позволяет достичь значимых результатов в симулированных средах, но и закладывает фундамент для будущих инноваций в области автономного управления и коллективного искусственного интеллекта. Положительный опыт использования данных технологий и открытый доступ к исходным кодам и настройкам создают благоприятные условия для развития экосистемы исследований дронов.
В будущем можно ожидать значительное расширение возможностей и вариантов применения, что будет стимулировать интерес к этой области как со стороны академического сообщества, так и индустрии.
