通过自主车辆扩展水下声学跟踪的多智能体强化学习

本研究解决了多目标跟踪和快速不可预测运动目标的计算挑战，提出了一种迭代蒸馏方法，将高保真模拟转化为简化的GPU加速环境，同时保持高层次动态。研究结果表明，提出的方法在跟踪精度上保持误差低于5米，为自主车队控制提供了可扩展的框架，显著提升了样本效率。

本研究提出了一种迭代蒸馏方法，旨在解决多目标跟踪和快速运动目标的计算挑战，同时保持高精度（误差低于5米），为自主车队控制提供可扩展框架。

多智能体 多目标跟踪 强化学习 快速运动目标 自主车队 迭代蒸馏 高精度
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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