【摘 要】
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在多无人机自主协同执行任务过程中,如何保证无人机不与环境中的障碍物和其他无人机发生碰撞一直是研究的重点与难点。受限于任务环境的不确定性和无人机决策过程的动态性,多无人机自主协同防撞过程难以精确建模。本文中提出了一种多无人机自主协同防撞策略,该策略可以应用于不同规模的无人机协同执行任务的场景。主要研究内容如下:（1）针对多无人机自主协同防撞过程不能精确建模的问题,提出了一种应用多智能体系统将多无人机
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在多无人机自主协同执行任务过程中,如何保证无人机不与环境中的障碍物和其他无人机发生碰撞一直是研究的重点与难点。受限于任务环境的不确定性和无人机决策过程的动态性,多无人机自主协同防撞过程难以精确建模。本文中提出了一种多无人机自主协同防撞策略,该策略可以应用于不同规模的无人机协同执行任务的场景。主要研究内容如下:（1）针对多无人机自主协同防撞过程不能精确建模的问题,提出了一种应用多智能体系统将多无人机协同防撞过程抽象建模为多智能体无中心式协同序贯决策过程再用多智能体深度强化学习方法对该过程进行求解的方法。（2）针对强化学习探索与利用的平衡问题,基于独立近端策略优化算法,提出了一种动态调节策略熵系数的方法。前期使用较大的策略熵系数增加探索使智能体无人机在学习过程中能够探索更多的动作,在策略能够完成任务后使用较小的策略熵系数增加利用,使算法能够更稳定的同时进一步提升算法性能。（3）针对神经网络输入维度较大时难以训练的问题,提出了一种只观测无人机可观测范围内5个目标并排序的观测空间设计方法。（4）基于以上改进,设计了多智能体无人机无中心式协同防撞策略及其训练流程。并在基于OpenAI Gym自主构建的仿真环境中对该策略进行了训练和验证实验。
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