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基于强化学习的固定翼无人机避碰制导算法( Reinforcement Learning-Based Collision Avoidance Guidance Algorithm for Fixed-Wing UAVs )
Y Zhao J Guo C Bai H Zheng
提出了一种基于深度强化学习的计算制导方法,用于有限空域内可变数量固定翼无人机的防撞识别和求解问题。首先对多飞行器的协同制导过程进行了分析,采用多智能体马尔可夫博弈理论制定飞行场景,并用机器学习算法求解。进一步,利用actor-critic模型建立了一个自学习框架,提出了训练避碰决策神经网络的方法。为了实现更高的可扩展性,对神经网络进行了定制,加入了长短时记忆网络,并给出了一种协调策略。此外,设计了一个适用于多智能体高密度航路场景的模拟器进行验证,在该模拟器中,所有无人机都运行了所提出的算法。多个实例的仿真实验结果表明,该实时制导算法可以有效地降低多架无人机在飞行中的碰撞概率,即使飞机数量较多。
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