发明专利已授权

一种基于多智能体图强化学习的无人机避障方法

📄 申请号：CN202610155391.7 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2026-02-04

公开号

CN121635458B

公开日

2026-04-14

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G05D1_633

IPC 分类号

G05D1_633 , G05D1_46 , G05D1_692 , G05B13_02 , G05B13_04 , G05D109_20 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

无人机避障, 无人机自主导航, 无人机编队飞行, 无人机物流配送, 低空飞行管理

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摘要

本发明公开了一种基于多智能体图强化学习的无人机避障方法，包括：构建能够实时反映UAV与网络实体之间关联关系的异构图，使系统能够准确捕获网络拓扑和环境状态的动态变化，为后续决策提供更加全面的状态信息；选取系统通信速率作为主要性能指标，并将通信速率和最大化问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程；构建能刻画多智能体交互关系的异构图，使用图注意网络实现状态编码；提出一种基于多智能体软演员‑评论家框架的协同训练机制，实现对Actor网络与Critic网络的联合优化。本发明方法融合了多智能体强化学习与异构图神经网络技术，能够最大化系统通信速率并提升UAV在高动态环境下的避障与通信决策能力。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种实现非凸电力资源配置的分布式神经动力学优化方法

当前第 / 件

一种基于控制点分段与三角网递归的矿体模型构建方法

同领域国内专利 · IPC: (G05D1_633)

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