基于改进强化学习算法的多无人机智能航迹规划

为实现复杂任务环境中多无人机的自主飞行, 本文采用改进的强化学习算法,设计了一种具有避碰避障功能的多无人机智能航迹规划策略。通过改进搜索策略、引入具有近似功能的神经网络函数、构造合理的立即回报函数等方法,提高算法运算的灵活性、降低无人机运算负担, 使得多无人机能够考虑复杂任务环境中风速等随机因素以及静态和动态威胁的影响, 自主规划出从初始位置到指定目标点的安全可行航迹。为了探索所提算法在实际飞行过程的可行性, 本文以四旋翼无人机为实验对象, 在基于ROS的仿真环境中验证了算法的可行性与有效性。