基于强化学习的通信受限环境多无人机协同策略

摘要：

随着人工智能技术的发展,空域无人作战正由"单平台遥控"向"多平台协同"转变.多无人机协同作战任务具有非完全信息、通信受限、高实时、强动态等特点,给协同决策生成带来巨大挑战.针对通信受限环境中的多无人机协同决策问题,提出一种基于动态层级网络通信架构的通信强化学习协同策略,该策略能够显著减少无人机集群间的通信次数,同时准确传递其决策需要的信息,从而得到较优协同策略.针对多无人机协同围捕的典型任务场景,基于OpenAI平台对所提出的算法进行了仿真验证.结果表明,与传统强化学习算法相比,提出的通信强化学习策略可以显著减少无人机间的通信次数,同时在一定程度上避免潜在的信息欺骗问题.完成任务需要的平均通信次数相比于传统两两通信结构减少约77％,为实现通信受限环境中的多无人机协同任务提供技术支撑.

关键词：强化学习、通信受限、无人系统集群、多智能体协同、人工智能

所属期刊栏目：5

分类号：V279(各类型航空器)

资助基金：基础科研项目;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：12-20