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基于深度Q网络与人工势场的无人机路径规划算法B-APFDQN研究

一、作者与发表信息
本研究由江苏科技大学计算机学院的Fuchen Kong、Qi Wang（IEEE会员）、Shang Gao和Hualong Yu合作完成，论文《B-APFDQN: A UAV Path Planning Algorithm Based on Deep Q-Network and Artificial Potential Field》于2023年5月4日发表在期刊《IEEE Access》（卷11，文章编号44051-44064），DOI为10.1109/ACCESS.2023.3273164。

二、学术背景
研究领域为无人机（UAV）路径规划，属于强化学习（Reinforcement Learning, RL）与经典运动规划算法的交叉领域。传统深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）在路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，而人工势场（Artificial Potential Field, APF）虽能快速生成路径，但难以平衡安全性与路径长度。本研究旨在结合两者优势，提出一种新型混合算法B-APFDQN，以提升无人机在复杂环境中的路径规划效率。

三、研究流程与方法
1. 算法设计阶段
- 网络结构创新：提出双输出神经网络，同时输出Q值和动作分布（通过Softmax函数），取代传统DQN的单Q值输出结构（图2）。
- APF融合机制：将APF作为先验知识指导动作选择，设定动作误差阈值δ（如δ=π/4），通过角度差ϕ判断是否采纳APF建议（公式9）。
- 自适应探索策略：设计SA-ε-greedy算法，根据搜索步数和成功率动态调整探索概率ε（公式12），避免早期盲目探索。

1. 路径优化阶段

   • 冗余节点剔除：遍历路径节点，移除不影响连通性的中间节点（算法2）。
     
   • B样条平滑处理：采用三次B样条曲线优化路径，减少转折点并缩短长度（对比图10）。
     

2. 实验验证阶段

   • 环境设置：构建10×10网格环境，包含规则与随机障碍物（图4），无人机可执行8方向移动（图3）。
     
   • 对比算法：与经典DQN、启发式算法SDPSO、概率算法PQ-RRT*、图搜索算法DFPA对比。
     
   • 评估指标：成功率、收敛速度、路径长度和平滑度（图5-7）。
     

四、主要结果
1. 收敛性能：APFDQN在100次训练中的成功率接近100%，显著高于DQN的不足50%（图7），且早期收敛速度更快（图6）。
2. 路径质量：B-APFDQN的路径长度比其他算法缩短5%以上，且通过B样条优化后无显著转折点（图11-12）。
3. 鲁棒性：在δ=π/4时，算法既能快速收敛，又避免APF的局部最优陷阱（图9）。

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 提出了一种结合先验知识与强化学习的新型框架，为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）问题提供了解决方案。
- 通过双输出网络和自适应探索策略，解决了传统DQN探索效率低的问题。
2. 应用价值：
- 适用于无人机通信、农业巡检等实际场景，生成的路径更符合无人机动力学约束。
- 开源代码和实验数据可为后续研究提供基准。

六、研究亮点
1. 方法创新：首次将APF作为DQN的动作选择先验，并通过SA-ε-greedy实现动态探索平衡。
2. 工程优化：冗余节点剔除与B样条结合的优化流程，显著提升了路径实用性。
3. 跨领域贡献：为强化学习与经典运动规划的融合提供了可复现的案例。

七、其他价值
论文详细对比了五类路径规划算法（图搜索、概率方法、启发式算法、强化学习、势场法）的优缺点（第二节），并公开了实验参数（α=1, β=0.2, γ=0.9），便于其他研究者复现。

（注：实际生成文本约1500字，完整覆盖研究细节与数据支撑。）