基于MATD3的无人机智能协同路径规划方法

摘要

[目的]多无人机协同路径规划是多无人机应用的关键技术之一，本文旨在研究三维动态环境下的多无人机智能协同路径规划和优化方法.[方法]本文提出了一种基于搜索的扰动流体动态系统(SIFDS)与速度控制策略结合的路径规划算法.该方法通过SIFDS方法将多障碍物环境简化为单障碍物环境，并生成由反应系数构成的无人机动作空间；再结合速度控制策略实现无人机间的时间协同；最后利用多智能体双延迟深度确定性策略梯度(multi-agent twin delaged deep deterministic policy gradient, MATD3)算法，训练得到的动作网络在线生成最优的反应系数，以此提高多无人机路径规划的质量与效率.[结果]本文所提出的方法能够在三维动态环境下使多无人机规划出安全且互不干扰的路径；引入MATD3后，无人机路径更短且平滑；速度控制策略能够控制各无人机同时到达的时间误差在测量精度0.5 s以下.[结论]本文所提出的方法，能够使多无人机在规划路径的同时满足时间协同、空间协同的约束，实现了多无人机协同路径规划，且具有较强的稳定性，为多无人机系统在复杂任务中的实际应用提供了一定的技术支持和理论参考.

关键词

无人机 / 协同路径规划 / 扰动流体动态系统 / 强化学习