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多智能体强化学习下的动态避障无人机路径规划
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用深度强化学习控制无人机群，提供重放缓冲区来改善性能，并实现了对邻居机器人和障碍物交互的注意机制。在模拟环境中可实现32架机器人并达到80％的障碍物密度，在实际物理环境中可实现8架机器人并达到20％的障碍物密度，可零-shot地转移到真实的无人机上。
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关键要点
- 提出一种使用端到端深度强化学习控制无人机群的方法。
- 通过提供重放缓冲区来改善性能，剪辑碰撞情景。
- 实现了对邻居机器人和障碍物交互的注意机制。
- 首次成功将该机制应用于计算资源受限的硬件上。
- 在模拟环境中可实现32架机器人，障碍物密度达到80%。
- 在实际物理环境中可实现8架机器人，障碍物密度达到20%。
- 该方法可以零-shot地转移到真实的无人机上。
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