【摘 要】
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鉴于传统多智能体系统避障算法在避障效率以及获取避障路径时间上与智能避障算法相比略显劣势,越来越多的多智能体系统避障算法研究者将注意力转移到智能避障算法上,研究对象也由成熟的单智能体避障扩展到多智能体系统编队避障上。目前以深度强化学习的智能避障算法作为多智能体系统研究热点。然而深度强化学习算法在多智能体系统编队避障过程中会出现训练步数过多或者避障效果不明显等一系列问题,为解决上述智能避障算法在多智能
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鉴于传统多智能体系统避障算法在避障效率以及获取避障路径时间上与智能避障算法相比略显劣势,越来越多的多智能体系统避障算法研究者将注意力转移到智能避障算法上,研究对象也由成熟的单智能体避障扩展到多智能体系统编队避障上。目前以深度强化学习的智能避障算法作为多智能体系统研究热点。然而深度强化学习算法在多智能体系统编队避障过程中会出现训练步数过多或者避障效果不明显等一系列问题,为解决上述智能避障算法在多智能体系统应用中提到的问题,本文作了以下研究:首先,针对单个智能体的避障算法,本文在深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）算法的基础上,对传统的奖励函数进行改进,结合智能体实际避障环境,以静态障碍物为模拟环境,单智能体通过在复杂障碍物环境下,进行传统DDPG算法以及改进后的DDPG算法仿真对比试验,经过仿真结果图以及不同训练次数下的损失函数对比得出改进后的DDPG算法所获得的路径更加平滑,避障效果较好。其次,对于多智能体系统编队避障算法,针对多智能体系统编队在路径规划过程中队形不稳定问题,对多智能体编队方式进行改进,通过采用角度距离度量的方式进行编队;针对多智能体系统在获取路径时间上较慢问题,通过改变传统由起始点到达终点避障过程所形成的路径规划方法,弱化起始点和终点概念,添加路径中点的方式,使智能体同时从起点以及终点向中点移动,形成由起点（start point）指向中点（middle point）,终点（end point）指向中点的两条路径;针对多智能体系统在避障过程中存在与障碍物距离较近的问题,对奖励函数设计为同号智能体相碰为正向奖励,异号智能体和智能体与障碍物之间相碰为负向奖励。通过在搭建的静态障碍物以及动态障碍物两种仿真环境下分别进行DDPG改进算法验证,经过仿真结果图以及不同训练次数下奖赏值对比得出改进后的DDPG编队算法相比传统DDPG算法节约了路径获取时间,并且编队避障的效果更加明显。最后,在机器学习库Tensorflow框架下,对单个智能体的避障过程,以及对多智能体编队避障过程进行仿真。结果显示,在单智能体避障仿真中改进后的DDPG算法较传统的人工势场法以及原始的DDPG算法在避障效果上更好,所获得的路径更加平滑;在多智能体系统编队避障仿真中改进后的编队避障算法在路径规划过程中队形保持较稳定,避障效果明显。
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