基于MASAC强化学习算法的多无人机协同路径规划的复现
我们将复现论文《基于MASAC强化学习算法的多无人机协同路径规划》。首先,我们搭建仿真环境,然后实现MASAC算法,最后进行训练和测试。代码使用Python和PyTorch,并遵循论文中的数学描述和参数设置。1. 环境搭建根据论文,环境为一个700×600像素的二维平面(对应7000m×6000m)。无人机动力学模型,每架无人机有位置(x,y)、速度v、航向角ψ,控制输入为加速度u和角速度ω。障碍物为圆形区域,目标点为圆形区域。我们创建一个OpenAI Gym风格的环境类MultiUAVEnv,包含初始化、重置、步进函数。环境支持异构无人机(一个领导者,多个跟随者)。环境代码importnumpyasnpimportgymfromgymimportspacesclassMultiUAVEnv(gym

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