公开(公告)号：CN116736884A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310700522.1

申请日：2023-06-14

Applicant: 湖南大学

Inventor： 江未来 ,  蔡田青 ,  郑成宏 ,  王耀南 ,  肖振 ,  徐国强

IPC: G05D1/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06N7/01

Abstract: 本申请提供一种基于深度强化学习的多无人机协同围捕方法，针对围捕过程中的运动模型设计了一种围捕奖励函数，通过多种奖励相结合的方式，使得多无人机合作围捕具有较高的成功率。此外，本发明设计了一种多无人机协同围捕神经网络，通过自适应的方式对友无人机的动态联合策略进行显式建模，围捕无人机能够根据友无人机策略进行自适应的调整自身的动作，提高经验的利用率的同时也加快网络训练过程中的收敛速度，与此同时，为了确保经验数据原有的表达能力，减少训练的复杂度，对协同围捕的神经网络进行了优化，将编码器线性层作为前馈神经网络；优化后的神经网络适用于静态围捕目标的同时，也对动态围捕目标具有很好的效果，具有良好的环境适应性。