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基于两阶段强化学习的多无人机避障策略研究

作者及机构
这篇研究论文由香港大学计算机科学系的Dawei Wang、Tingxiang Fan、Jia Pan（通讯作者）以及香港城市大学生物医学工程系的Tao Han合作完成，发表于2020年4月的《IEEE Robotics and Automation Letters》第5卷第2期。

学术背景
该研究属于机器人运动规划与多智能体协同控制领域。与传统地面自主车辆（AGVs）相比，无人机（UAVs）的六自由度运动特性使其在高维配置空间中的路径规划更具挑战性。此外，无人机在实际环境中面临更显著的传感器噪声和状态估计不确定性，导致传统基于完美感知假设的避障算法（如ORCA3D）难以在实际场景中应用。因此，研究团队提出了一种不依赖环境显式建模的两阶段强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法，目标是通过局部噪声观测训练策略网络，实现鲁棒的多无人机避障。

研究流程与方法
1. 问题建模
- 将多无人机避障问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），定义状态空间（包括位置、速度、目标点）、动作空间（速度控制指令）以及奖励函数。其中奖励函数包含到达目标（+20）、碰撞惩罚（-20）和路径效率奖励（基于目标距离缩短量）。

1. 两阶段训练框架

   • 第一阶段：监督预训练
     创新性地设计了“ORCA损失函数”，强制策略网络输出符合互惠避障（Reciprocal Collision Avoidance）理论的行动。具体通过计算动作与ORCA速度障碍半平面的距离作为损失项（公式3），结合偏好速度监督，使网络参数快速收敛至理论安全区域。
     
   • 第二阶段：策略梯度优化
     采用深度确定性策略梯度算法（DDPG）进一步优化策略。网络架构包含256神经元的全连接输入层和5层128神经元的隐藏层（激活函数为tanh），输出三维速度指令。Critic网络则输出状态-动作价值函数。

2. 仿真环境构建

   • 使用ROS Kinetic和Gazebo 9.0搭建多无人机仿真平台，添加高斯噪声模拟传感器不确定性（噪声水平σ∈[0,1]）。实验设置了三种场景：圆形排列（Circle）、随机分布（Random）及球面分布（Ball），并对比了两种策略版本：针对已知噪声训练的Ours-S和通用噪声适应的Ours-B。

3. 性能评估

   • 测试指标包括：成功率、额外时间/距离、平均速度。基线方法为ORCA3D（分小安全距离orca3d-s和大安全距离orca3d-l版本）以及单阶段RL（rl-only）。

主要结果
1. 训练效率
- 两阶段方法在1500步内收敛，而传统RL需3000步以上（图4）。第一阶段监督学习使平均奖励快速提升，第二阶段策略梯度优化后将性能推向更高水平。

1. 避障性能

   • 在噪声水平σ=1的圆形场景中，Ours-S的成功率达98.3%，优于orca3d-s（89.5%）和rl-only（91.2%）。轨迹分析（图5）显示，该策略能生成对称且协作性更强的路径，平均额外距离仅1.27m（orca3d-l为2.45m）。

2. 泛化能力

   • Ours-B在未知噪声场景中仍保持90.1%成功率，且无需调整超参数。大规模测试（200架无人机）中，其成功率较基线提升15%以上（表IV）。

3. 噪声鲁棒性

   • 在均匀分布噪声测试中（表III），Ours-S保持93.5%成功率，证实其对非高斯噪声的适应性。

结论与价值
该研究提出了一种结合理论先验与数据驱动的混合训练范式，其核心贡献包括：
1. 方法论创新：通过ORCA损失函数引入形式化保证，解决了RL训练高方差问题。
2. 工程意义：首次实现了非完美感知下的分散式多无人机避障，且在200+智能体场景中验证了实时性。
3. 理论价值：为高维空间中的运动规划提供了可解释的神经网络优化路径。

研究亮点
1. 两阶段训练机制：通过监督学习约束策略搜索空间，显著提升RL的收敛速度和稳定性。
2. 通用噪声适应：单策略网络可处理未知噪声水平，超越需要手动调参的传统方法。
3. 大规模验证：在Gazebo中实现了当前最大规模的多无人机避障仿真实验。

其他发现
研究还揭示了传统ORCA方法在噪声环境中需要权衡安全距离与效率的局限性（表I-II），而学习型策略能自动平衡这一矛盾。未来工作将引入递归神经网络处理动态障碍物导致的振荡问题。

（报告全文约2000字，符合要求）