基于意图的多智能体深度强化学习运动规划方法

现有的多智能体运动规划任务存在缺乏有效合作方法、通信依赖要求高以及缺乏信息筛选机制等问题。针对这些问题，提出了一种基于意图的多智能体深度强化学习运动规划方法，该方法可以帮助智能体在无需显式通信的条件下无碰撞地到达目标点。首先，将意图概念引入多智能体运动规划问题，将智能体的视觉图像和历史地图相结合以预测智能体的意图，使智能体可以对其他智能体的动作做预判，从而有效协作；其次，设计了一个基于注意力机制的卷积神经网络架构，并利用该网络预测智能体的意图、选择智能体的动作，在筛选出有用的视觉输入信息的同时，减少了多智能体合作对通信的依赖；最后提出了一种基于价值的深度强化学习算法来学习运动规划策略，通过改进目标函数和Q值计算方式使策略更加稳定。在PyBullet仿真平台的6种不同的仿真场景中进行了测试，实验结果表明，相较于其他先进的多智能体运动规划方法，所提方法使多智能体团队的合作效率平均提高了10.74%,具有显著的性能优势。