可扩展的无人机多机飞行冲突解脱算法研究

摘要：

随着无人机数量的增长,无人机间飞行冲突的自动解脱研究成为热点.针对冲突无人机数量变化的多机冲突解脱问题,采用一个集中式的深度多智能体强化学习算法——BiCNet算法.BiCNet算法包含参数共享机制和双向循环神经网络,使得冲突解脱模型可以支持动态扩展,即能够使用不同数量UAV的多机冲突场景进行训练,并理论上可以解脱任意数量冲突无人机的多机冲突,进而提高冲突解脱模型的训练效率.此外,基于微软面向无人机的开源仿真环境AirSim,设计了大量高密度的无人机多机冲突场景,并对冲突解脱模型进行了训练和测试.从实验的结果来看,训练曲线和测试结果表明解脱模型在求解时间和解脱率方面有很好的表现.

关键词：无人机、空中交通管制、飞行冲突解脱、动态扩展、多智能体强化学习算法

所属期刊栏目：52

分类号：V279;V355.1(各类型航空器)

资助基金：中国民用航空局安全能力建设项目TM2018-5-1/2

在线出版日期：2022-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：62-66