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An EKF-Based MADDPG Algorithm Design for Multi-UAV Collaborative Encirclement
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AI
DOI：10.1002/oca.70097.png)
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摘要
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本文聚焦于存在障碍物时的多无人机包围问题，提出了一种将扩展卡尔曼滤波器（EKF）融入多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法的改进方法。首先，采用EKF精确估计目标位置，为后续包围策略提供位置信息；随后基于估计的目标位置计算并确定搜索点。接着，合理分配搜索点到各无人机，确保无人机能以最短时间高效、同步抵达预估位置。此外，设计复合奖励函数引导无人机在包围任务中做出最优决策，其中分段奖励函数用于训练无人机实现平滑避障。通过大量训练实验，显著验证了所提改进算法的收敛性与有效性，为无人机包围任务的高效执行提供了强技术支持。
Keyword:
extended Kalman filter
hunting-points
MADDPG algorithm
reward function
