面向多无人机辅助数据采集的深度强化学习协同航迹规划算法

作     者：张莉涓 喻春妮 高攀 宋晓勤 缪雨祺 王雪莹 Lijuan ZHANG;Chunni YUI;Pan GAO;Xiaoqin SONG;Yuqi MIAO;Xueying WANG

作者机构：南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 东南大学移动通信全国重点实验室南京211189 

基　　金：国家自然科学基金(批准号:61902182,62272227,62371232) 东南大学移动通信全国重点实验室开放研究基金(批准号:2024D13) 中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:NT2024010)资助项目 

出 版 物：《中国科学:信息科学》 (Scientia Sinica(Informationis))

年 卷 期：2025年第55卷第2期

页      码：426-443页

摘      要：在复杂动态环境下,针对无人机执行协同数据采集任务时,出现的航迹规划问题求解不确定性高、多机协同难度大、机间碰撞严重等挑战,提出了一种面向多无人机辅助数据采集的强化学习协同航迹规划(reinforcement learning-based cooperative trajectory planning for UAV aided data collection,RL-DC)算法.该算法通过集中式训练分布式执行框架,实现多无人机安全高效协同数据采集和航迹优化.通过设计竞争候选节点队列机制,避免多架无人机同时服务一个节点导致的信号干扰和飞行安全问题,并通过奖励重塑优化规划轨迹,提高数据采集效率;同时采用网络结构优化和混合优先经验回放,提高无人机在复杂环境下的学习效率,提升决策能力.实验结果表明,所提出的RL-DC算法在各种任务环境中的成功率均能达到90%以上,节点服务率均大于98%,性能优于其他同类算法.

主 题 词：无人机 数据采集 航迹规划 深度强化学习 协同任务 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 081105[081105] 082503[082503] 0835[0835] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.1360/SSI-2024-0107

馆 藏 号：203156920...