摘要

本文介绍了一种基于复合模仿学习的多无人机避障方法，通过结合近端策略优化（PPO）、行为克隆（BC）和生成对抗模仿学习（GAIL），并融入光线追踪技术，显著提升了无人机在复杂环境中的避障能力。研究展示了光线追踪在增强障碍物检测和避障效率方面的重要作用，并通过实验验证了该方法在多无人机场景下的有效性和可扩展性。

原理

该研究的核心在于利用复合模仿学习框架，结合PPO、BC和GAIL，并通过光线追踪技术增强环境感知能力。PPO通过迭代更新策略以最大化奖励，BC通过模仿专家行为来训练神经网络，而GAIL则通过生成对抗网络来区分代理和专家行为，奖励代理模仿专家行为。光线追踪技术在此框架中用于提供精确的环境观察，帮助无人机更有效地检测和避开障碍物。

流程

研究首先在Unity环境中初始化多个无人机、目标和障碍物，并设置观察空间和光线追踪。随后，使用PPO算法进行训练，结合BC和GAIL来优化策略。训练过程中，代理根据当前策略选择行动，环境反馈新的状态和观察，这些观察被用于计算奖励，进而更新策略。具体流程如算法1所示，详细描述了训练更新过程和奖励函数的计算。

应用

该研究的方法不仅提高了无人机在拥挤或动态环境中的避障能力，还展示了其在多无人机系统中的可扩展性和适应性。未来，这种方法可以应用于更复杂的3D环境，甚至部署到实际的无人机上，具有广泛的应用前景，如包裹递送、灾害响应等。