본 논문은 다중 에이전트 레이싱 경쟁에서 자율 드론 훈련을 위한 새로운 접근 방식인 SPIRAL (Self-Play Incremental Racing Algorithm for Learning)을 소개합니다. SPIRAL은 자기-플레이 메커니즘을 사용하여 복잡한 레이싱 동작을 점진적으로 학습합니다. 이 과정을 통해 드론은 지속적으로 자신보다 더 숙련된 버전과 경쟁하며 난이도를 높여갑니다. 이 점진적 학습은 에이전트가 기본적인 비행 제어를 익히는 것부터 정교한 협동적 다중 드론 레이싱 전략을 실행하는 것까지 안내합니다. SPIRAL은 다양한 최첨단 DRL (Deep Reinforcement Learning) 알고리즘과 통합될 수 있도록 설계되었습니다. 시뮬레이션은 SPIRAL의 상당한 이점과 다양한 DRL 알고리즘의 성능을 보여줍니다. 본 연구는 자율 드론 레이싱 분야에 다재다능하고 확장 가능하며 자기 개선적인 학습 프레임워크를 제공합니다.
