ドローン（クワッドロータ）による懸垂ペイロード輸送は、捜索救助や医療物資配送といった時間的制約のある任務において、その敏捷性を活かした迅速な輸送手段として注目されています。しかし、目標地点への正確なペイロード放出という動作は、これまで十分に研究されていないのが現状です。従来のアプローチは軌跡最適化とトラッキングに依存していますが、これらの手法は保守的な実行可能性制約やトラッキング誤差、そして柔軟なロープの動力学を解析的にモデル化することの難しさにより、準最適な性能に留まることが多いという課題がありました。 本研究では、高精度な分析的ドローンモデルと複雑なロープおよびペイロード相互作用を扱う物理シミュレータを組み合わせたハイブリッドシミュレーションフレームワークを提案しています。両領域間で毎ステップ力を交換することで、懸垂ペイロードシステムの物理的に正確なシミュレーションを実現しました。このシミュレーション環境を活用して、深層強化学習（RL）ポリシーを訓練し、敏捷で正確なペイロード投げを実行させています。 ハードウェアへのゼロショット展開において、提案のRLポリシーは敏捷性と精度のトレードオフの限界を押し広げ、従来のモデルベースの手法と比較してランディング誤差を最大50％削減し、投げにかかる時間を最大30％短縮することに成功しました。アブレーション研究により、結合シミュレーションがこれらの性能向上の鍵となっていることが確認されています。さらに、明示的な状態推定ではなく視覚観測に基づくポリシー学習も同様のパイプラインで実現可能であり、状態ベースのポリシーと比較可能な精度を達成しています。この成果は、今後の動的航空操作研究を加速させるため、シミュレータはコミュニティに対してオープンソース化される予定です。