【摘 要】
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动态避碰路径规划是多智能体导航的重要组成部分。基于状态预测和优化的路径规划方法在理想条件下能够解决动态避碰问题,但鲁棒性和实时性较差。深度强化学习方法能够有效弥补这方面的不足,但其训练过程存在效率低、耗时长的问题。本文提出一种将深度强化学习与状态预测相结合的多智能体动态避碰路径规划方法。通过引入状态预测判断碰撞位置和时间,量化碰撞风险,使智能体优先避让当前碰撞风险最大的障碍物,以此将多障碍物避碰问
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动态避碰路径规划是多智能体导航的重要组成部分。基于状态预测和优化的路径规划方法在理想条件下能够解决动态避碰问题,但鲁棒性和实时性较差。深度强化学习方法能够有效弥补这方面的不足,但其训练过程存在效率低、耗时长的问题。本文提出一种将深度强化学习与状态预测相结合的多智能体动态避碰路径规划方法。通过引入状态预测判断碰撞位置和时间,量化碰撞风险,使智能体优先避让当前碰撞风险最大的障碍物,以此将多障碍物避碰问题转化为时序单障碍物避碰问题,同时提高了策略的训练效率与收敛后的避碰能力。最后通过仿真对比验证了这种方法的有效性和优越性。
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