【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

最新推荐文章于 2025-12-01 18:48:28 发布

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#无人机 #边缘计算 #网络

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🔥 内容介绍

一、多无人机辅助边缘计算网络的路径规划核心需求

多无人机（Multi-UAV）辅助边缘计算（MEC）网络通过无人机搭载边缘节点，为地面用户提供低时延、高带宽的计算服务（如工业物联网数据处理、应急通信计算），其路径规划需突破传统无人机路径规划的单一目标限制，满足三维空间约束与计算任务协同的双重需求：

1. 网络架构与路径规划痛点

多无人机辅助边缘计算网络的典型架构包含 “地面用户层 - 无人机边缘层 - 云端层” 三级结构，路径规划面临三大核心痛点：

动态任务分布：地面用户的计算任务（如数据生成速率、时延需求）随时间动态变化（如工业车间设备突发数据上传），需无人机实时调整路径以覆盖高需求区域；

资源耦合约束：无人机的飞行能耗（与路径长度正相关）与计算能耗（与任务处理量正相关）共享电池容量，路径规划需同时优化 “飞行 - 计算” 资源分配；

多机协同冲突：多无人机在同一区域服务时，易出现路径交叉（碰撞风险）与边缘节点负载不均衡（部分无人机过载、部分闲置）。

2. 关键性能指标（KPI）

路径规划需围绕以下指标构建优化目标：

任务完成率：在时延阈值（如 500ms）内完成的计算任务占比，需≥95%；

能耗效率：单位任务处理的无人机总能耗（飞行能耗 + 计算能耗），需≤10mWh/GB；

空间覆盖率：无人机边缘节点的信号覆盖范围（如通信半径 100m）对用户区域的覆盖占比，需≥90%；

碰撞 avoidance 率：多无人机飞行过程中无碰撞的路径占比，需≥99.9%。

二、深度强化学习（DRL）的适配性与建模逻辑

传统路径规划方法（如 A*、RRT*）难以处理动态任务与资源耦合约束，而 DRL 通过智能体与环境的交互学习，可实现动态场景下的自适应路径优化，其核心适配性体现在：

可将 “无人机路径决策” 建模为马尔可夫决策过程（MDP），符合网络状态的时序关联性；

深度神经网络（DNN）可拟合高维状态空间（如多用户任务分布、无人机剩余电量）与动作空间（如飞行方向、速度）的复杂映射关系；

通过奖励函数设计，可灵活融合多目标优化（如同时提升任务完成率与降低能耗）。

多无人机场景下，需采用集中式 - 分布式混合架构：

集中式训练：通过全局状态（所有无人机状态 + 环境状态）训练共享 DRL 模型，学习多机协同策略；

分布式执行：每个无人机根据本地观测状态（自身传感器数据 + 局部环境信息），调用训练好的模型输出路径决策，减少通信开销；

冲突消解机制：在奖励函数中加入 “距离惩罚项”（如与其他无人机距离 < 10m 得 - 15），或引入注意力机制（Attention）让模型关注邻近无人机状态，主动规避碰撞。

三、工程优化策略

状态空间降维：通过主成分分析（PCA）对高维用户任务分布数据（如 200 个用户的任务量）降维至 20 维以内，减少网络计算量，提升实时性；

奖励函数自适应调整：根据网络负载动态调整权重系数（如用户任务量激增时，增大 α（任务奖励权重）从 0.3 到 0.5；多机密集区域增大 γ（碰撞惩罚权重）从 0.2 到 0.4）；

预训练与迁移学习：在仿真环境（如 Gazebo+ROS）中预训练 DRL 模型，再通过迁移学习（Transfer Learning）微调适配真实场景，减少真实环境中的训练成本（如无人机硬件损耗、能耗）；

算力卸载优化：将 DRL 模型的部分计算（如状态预处理、网络推理）卸载到地面边缘服务器，仅保留动作执行模块在无人机本地，降低无人机算力需求（如从 NVIDIA Jetson AGX Xavier 降至 Jetson Nano）。
四、局限性与进阶发展方向

1. 现有局限性

2. 进阶发展方向
- 数字孪生（Digital Twin）闭环训练：构建多无人机辅助边缘计算网络的数字孪生系统，实时映射真实场景状态，在孪生环境中持续训练 DRL 模型并部署到真实无人机，形成 “感知 - 决策 - 执行 - 反馈” 的闭环优化。
- 跨模态融合感知：结合无人机的视觉传感器（摄像头）与激光雷达数据，通过深度学习（如 YOLO 目标检测）实时识别动态障碍物（如行人、车辆），提升路径规划的环境适应性；
- 多智能体强化学习（MARL）优化：引入联邦强化学习（Federated RL），让多无人机在本地训练后仅上传模型参数，避免全局状态数据传输的通信开销，支持 100 架以上无人机的大规模协同；
- 融合元学习（Meta-Learning）：通过 “少量样本快速适应” 能力，让 DRL 模型在新场景（如陌生区域、突发任务）中仅需 10-20 轮微调即可达到稳定性能，减少训练成本；
- 极端场景适配差：在突发强干扰（如雷雨天气导致通信中断）或任务过载（用户任务量超无人机计算能力）时，路径规划易失效。
- 多机协同规模受限：当无人机数量超过 20 架时，全局状态空间维度急剧增大，DRL 模型训练收敛速度变慢（从 2000 轮增至 5000 轮）；
- 训练数据依赖仿真：真实场景中的动态干扰（如风速变化、通信延迟）难以在仿真环境完全复现，导致模型在真实场景中的鲁棒性下降；