基于多Agent深度强化学习的无人机协作规划方法

来源：计算机应用与软件杂志2024年第9期北京时间：

作者：王娜, 马利民, 姜云春, 宗成国

摘要：人机协作控制是多无人机任务规划的重要方式。考虑多无人机任务环境协同解释和策略控制一致性需求，提出基于多Agent深度强化学习的无人机协作规划方法。依据任务知识和行为状态，构建基于任务分配Agent的任务规划器，生成人机交互的相互依赖关系；设计一种深度学习强化方法，解决群体行为最优策略和协同控制方法，并利用混合主动行为选择机制评估学习策略。实验结果表明：作为人机交互实例，所提方法通过深度强化学习使群体全局联合动作表现较好，学习速度和稳定性均能优于确定性策略梯度方法。同时，在跟随、自主和混合主动3种模式比较下，可以较好地控制无人机飞行路径和任务，为无人机集群任务执行提供了智能决策依据。

关键词：多Agent规划, 深度强化学习, 无人机协同规划, 混合主动行为