Multi-UAV adaptive path planning using Deep Reinforcement Learning

doi:10.1016/j.robot.2026.105678

Multi-UAV adaptive path planning using Deep Reinforcement Learning

2026-09-07

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AI

DOI：10.1016/j.robot.2026.105678

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• 基于深度强化学习的E-MAPPO-CTDE框架开发，用于解决多无人机轨迹优化中的能量、安全与通信问题。 • 在复杂三维环境中，验证了不同集群配置下的鲁棒无碰撞导航和完美任务完成能力。 • 确保在动态多智能体环境中实现无碰撞与协同导航。 • 证明了E-MAPPO-CTDE框架的可扩展性，能够应对更大规模的无人机集群，同时保持动态环境下的鲁棒能效、协同性和适应性。

Keyword:

Multi-UAV systems

Deep learning

DRL

MAPPO

Trajectory efficiency

Energy optimization

Multi-UAV adaptive path planning using Deep Reinforcement Learning

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机构