[发明专利]一种基于强化学习的跨域异构集群路径规划方法

摘要

本发明提出一种基于强化学习的跨域异构集群路径规划方法，通过添加集群的特征作为个体观测输入，并通过面向集群路径规划而设定的奖励函数，使得跨域的集群个体能够在保持安全距离的前提下，进行路径规划。本发明构建了跨域异构集群机动的马尔科夫决策过程和奖励函数，利用MADDPG算法求解集群个体机动策略，从而实现跨域异构集群的路径规划。只要集群个体具备相关的传感器，即能通过本发明的方法实现路径规划。该方法下，来自空域、海域、陆域等域的不同航行器可以共同地进行路径规划，从而实现“跨域异构路径规划”。