本文探讨了使用强化学习解决多无人机路径规划问题，包括环境参数设定、强化学习参数配置、Q表更新以及训练过程。通过MATLAB代码示例展示了如何让无人机在避开障碍和协作飞行中找到最优路径。实际应用中，可根据场景调整状态表示、奖励函数及无人机间的通信协作。
无人机的路径规划是无人机应用中的重要问题之一，而多无人机路径规划则更加复杂且具有挑战性。在本文中，我们将介绍如何使用强化学习方法来实现多无人机的路径规划，并提供相应的MATLAB代码。
路径规划问题的目标是找到一条能够使无人机从起点到达目标点的路径，并且尽可能地避免障碍物或遵循其他约束条件。在多无人机的情况下，需要考虑无人机之间的协作与碰撞避免。强化学习是一种通过智能体与环境的交互学习最优策略的方法，因其在复杂环境中的适应性而被广泛应用于路径规划问题。
下面是使用强化学习实现多无人机路径规划的MATLAB代码示例：
% 初始化无人机环境
num_agents = 3; % 无人机数量
state_dim = 2; % 状态空间维度
action_dim = 2
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
576
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
