【无人机路径规划】基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划附Matlab代码

Matlab前程算法屋

于 2025-07-26 10:28:39 发布

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文章标签：无人机边缘计算网络

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🔥 内容介绍

随着移动边缘计算（MEC）与无人机技术的融合，多无人机辅助边缘计算网络成为解决地面边缘节点覆盖受限、动态场景服务不足的关键方案。在该网络中，无人机作为空中移动边缘节点，可灵活部署于复杂环境（如城市峡谷、偏远地区、应急场景），为地面用户提供低延迟计算服务、数据中继和通信覆盖。然而，其路径规划面临独特挑战：需在动态环境中（用户任务随机变化、障碍物移动、网络干扰）优化多无人机的位置与轨迹，同时满足三大核心目标 ——覆盖最大化（确保用户任务可接入边缘节点）、延迟最小化（缩短任务卸载与处理时间）、能耗均衡化（延长多机协同续航）。

传统路径规划方法（如 A*、RRT*）难以应对高维动态状态（如用户任务分布、网络负载、无人机剩余电量），而深度强化学习（DRL）通过深度学习与强化学习的结合，能直接从高维原始数据（如传感器感知的环境信息、用户任务请求）中学习最优策略，为多无人机在边缘计算网络中的实时路径决策提供了新范式。其核心优势在于：可处理连续状态与动作空间、自适应动态环境变化、实现任务卸载与路径规划的端到端优化。

多无人机辅助边缘计算网络架构与路径规划需求

网络架构特点

多无人机辅助边缘计算网络以 “无人机集群 - 地面用户 - 核心网络” 为核心架构：无人机搭载边缘计算模块（CPU、内存、通信单元），作为移动边缘节点（UAV-MEC）；地面用户通过无线通信向 UAV-MEC 卸载计算任务（如视频分析、实时监测）；无人机间通过自组织网络协同，实现任务分流与资源共享；核心网络负责全局任务调度与数据汇总。

该架构下，路径规划需突破传统 “避障 - 最短路径” 框架，满足三维协同需求：

空间覆盖协同：无人机位置需覆盖高任务密度区域，避免服务盲区；

资源负载协同：路径需平衡各无人机的计算资源利用率（避免某一无人机因任务过载导致延迟激增）；

通信质量协同：路径需确保无人机与用户、无人机间的通信链路稳定（如避免障碍物遮挡导致的信号衰减）。

动态路径规划核心挑战

高维状态空间：状态需包含无人机位置、剩余电量、计算资源使用率、用户任务队列、障碍物位置、通信信噪比（SNR）等，维度远超传统路径规划问题；

强耦合决策：多无人机路径相互影响（如位置重叠导致通信干扰），需协同决策而非独立优化；

动态目标冲突：“覆盖最大化” 可能要求无人机聚集于任务热点，而 “能耗均衡” 需分散部署，需通过路径规划平衡多目标；

实时性约束：用户任务与网络状态动态变化（如突发事故导致某区域任务量激增），路径调整需在毫秒级完成。

深度强化学习的适配性与核心算法

深度强化学习的技术优势

深度强化学习（DRL）通过神经网络拟合策略或价值函数，将高维状态空间映射为最优动作，完美适配多无人机辅助边缘计算网络的路径规划需求：

高维状态处理：卷积神经网络（CNN）可提取环境图像中的障碍物与用户分布特征，循环神经网络（RNN）能处理任务请求的时序动态；

连续动作空间支持：无人机的速度、方向为连续变量，深度确定性策略梯度（DDPG）、 proximal policy optimization（PPO）等算法可直接输出连续动作；

端到端优化：无需人工建模复杂环境模型，通过与环境的交互自主学习 “状态 - 动作 - 奖励” 映射，适应动态场景。

2. 深度确定性策略梯度（DDPG）

DDPG 适用于连续动作空间，通过 Actor-Critic 框架实现策略优化：Actor 网络输出确定性动作（如无人机的速度向量），Critic 网络评估该动作的价值。在多无人机场景中，DDPG 可处理无人机的连续位置调整，其优势在于：

支持无人机的平滑轨迹控制（避免动作突变导致的能耗激增）；

结合噪声探索机制（如 Ornstein-Uhlenbeck 噪声），平衡探索（未知路径）与利用（已知优路径）。

在边缘计算网络中，DDPG 可通过 Actor 网络输出无人机的最优移动速度，使 Critic 网络评估的 “覆盖 - 延迟 - 能耗” 综合奖励最大化。

3. 多智能体深度强化学习（MADRL）

多无人机系统为典型多智能体场景，需采用 MADRL 解决协同决策问题。主流框架包括：

集中式训练 - 分布式执行（CTDE）：如 MADDPG，训练时共享全局状态（所有无人机与用户信息），执行时各无人机仅用局部观测决策。适用于多无人机路径冲突避免（如通过全局状态预测其他无人机的轨迹）；

去中心化训练：如独立 PPO（IPPO），各无人机独立训练策略，通过有限通信（如广播自身位置）实现协作。适用于大规模无人机集群，降低计算复杂度。

MADRL 的核心是设计 “协同奖励”，如奖励多无人机的服务覆盖重叠率（避免冗余覆盖）与任务负载均衡度（差异越小奖励越高）。

深度强化学习驱动的路径规划与边缘计算协同优化

网络覆盖与路径规划协同

无人机的路径直接决定边缘计算网络的覆盖范围。深度强化学习通过以下机制优化覆盖：

状态感知：利用 CNN 处理地面用户分布图像，识别任务热点区域（如人群密集处）；

动作决策：通过 DDPG 输出连续移动轨迹，使无人机向高任务密度区域移动，同时保持合理间距（基于通信半径约束）；

奖励反馈：覆盖区域内用户任务完成量越多，奖励越高；覆盖重叠区域（浪费资源）则给予负奖励。

例如，在城市广场场景中，多无人机通过 MADRL 协同调整路径，形成 “蜂窝状” 覆盖，确保每个用户到最近无人机的距离小于通信阈值。

任务卸载与路径规划协同

任务卸载效率（如卸载延迟、成功率）依赖于无人机与用户的通信质量（受距离影响）。深度强化学习通过以下方式实现协同：

状态纳入任务队列信息：将各用户的任务类型（轻量 / 重型）、截止时间纳入状态空间；

动作关联卸载策略：无人机在调整路径的同时，通过 Actor 网络输出任务卸载比例（本地处理 / 卸载给其他无人机）；

奖励耦合延迟与能耗：任务在截止时间前完成且卸载延迟低、能耗小则奖励高。

例如，对于重型任务，无人机通过 DDPG 规划路径靠近用户（降低通信延迟），同时向负载较轻的同伴无人机卸载部分任务，避免自身计算资源过载。

动态环境自适应调整

当环境突变（如突发事故导致某区域任务激增、出现临时禁飞区），深度强化学习的在线学习能力可快速响应：

实时状态更新：通过传感器实时更新用户分布与障碍物状态；

策略在线微调：PPO 算法的 “剪辑目标函数” 可在不破坏原有策略的前提下快速迭代，适应新场景；

多智能体协同响应：MADDPG 通过集中式 Critic 网络评估全局影响，引导无人机向突发任务区域集结。

挑战与未来展望

核心挑战

状态空间爆炸：多无人机 + 用户 + 网络状态的高维信息导致训练难度剧增，需轻量化网络设计（如知识蒸馏压缩模型）；

多目标优化冲突：覆盖、延迟、能耗的目标权重难以动态调整，需研究自适应奖励机制（如基于强化学习的元参数优化）；

实时性瓶颈：DRL 的神经网络推理耗时可能无法满足毫秒级路径调整需求，需硬件加速（如 FPGA 部署）；

安全性与鲁棒性：强化学习的 “试错” 过程可能导致无人机碰撞，需引入安全约束（如在 Critic 网络中加入碰撞惩罚项）。

未来方向

融合元学习：通过元强化学习（Meta-RL）使无人机快速适应新场景（如从未见过的地形），减少重新训练时间；

联邦深度强化学习：多无人机在本地训练模型，仅共享参数更新，保护用户隐私（如任务数据）；

数字孪生驱动训练：在虚拟数字孪生环境中预训练 DRL 模型，再迁移至物理世界，降低实机试错风险；

多模态状态感知：结合视觉、雷达、通信信号等多源数据，提升状态估计精度，增强复杂环境适应性。

结语

基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划，通过深度神经网络处理高维动态状态，结合强化学习的自主决策能力，实现了覆盖、延迟、能耗的协同优化。尽管面临状态空间爆炸、实时性等挑战，但随着轻量化模型、联邦学习等技术的融入，该方向将为动态边缘计算场景提供高效、智能的路径解决方案，推动多无人机在智慧城市、应急通信等领域的规模化应用。