在无人机集群技术日益成熟的今天，莱西作为具有挑战性的复杂环境代表，为无人机集群的协同控制提出了新的课题，如何确保在莱西这样的高密度城市区域中，无人机集群既能高效执行任务，又能避免相互碰撞和安全隐患，是当前亟待解决的问题。
针对此，我们提出了基于多智能体强化学习的协同控制策略，通过让每架无人机都成为一个小型的“决策者”，在复杂环境中通过不断试错和自我学习，优化其飞行路径和速度，以实现整体的最优协同，结合莱西地区的特定地理和人文信息，如建筑布局、交通流量等，构建高精度的环境模型，为无人机提供实时的环境感知和预测能力。
我们还利用了边缘计算技术，将部分数据处理任务下放到无人机上，减少数据传输延迟，提高决策的实时性，通过这些措施，我们成功地在莱西地区实现了无人机集群的高效、安全协同控制，为未来无人机在复杂环境中的应用提供了宝贵的经验和参考。
添加新评论