提出多智能体强化学习UAV避障路径规划方法

Qizhen Wu、Kexin Liu、Lei Chen、Jinhu Lü 提出一种基于模型预测控制思想改进的集中训练分散执行多智能体强化学习方法，用于随机环境中多UAV的路径规划与避障。 各智能体仅与集中规划器通信，在随机环境中在线做出分散决策；每个智能体通过扩展观测规划可行路径，该观测基于距离加权均场方法融合邻近智能体信息。研究还采用多步价值收敛提升训练效率，减少收敛所需的昂贵交互。 作者称，对比、消融与实机实验验证了该方法的有效性与泛化性能。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。