摘要

本文探讨了在受控空域中使用强化学习（RL）拦截未经授权的无人机（UAVs）的问题。随着无人机在受控空域的普及，它们可能引发碰撞、干扰空中交通和安全威胁。为了确保空域的安全和高效运作，特别是在城市环境和关键基础设施附近，需要有效的拦截系统。本文提出了一种新颖的基于RL的方法，用于训练固定翼无人机追逐器代理拦截动态逃避目标。研究探索了基于模型和无模型的RL算法，包括DreamerV3、Truncated Quantile Critics（TQC）和Soft Actor-Critic（SAC），并在多种场景下进行了训练和评估，包括未见过的逃避策略和环境扰动。该研究强调了开发智能、自适应控制系统以拦截无人机的重要性，并展示了RL在自主完成这些关键任务方面的潜力。

原理

本文采用强化学习（RL）来训练固定翼无人机追逐器代理，以拦截动态逃避目标。RL是一种通过试错来最大化累积奖励的学习方法。研究中使用了基于模型和无模型的RL算法，包括DreamerV3、TQC和SAC。DreamerV3是一种基于模型的算法，通过学习环境动态模型并在该模型中进行想象训练来选择最佳行动。TQC和SAC是无模型算法，直接与环境交互学习最优策略。这些算法在模拟环境中进行了训练，模拟环境使用高保真的飞行动力学模型（JSBSim）来创建真实的训练场景。训练后的代理在多种场景下进行了评估，包括风扰动和传感器噪声，以测试其鲁棒性和泛化能力。

流程

研究的工作流程包括以下步骤：

1. 问题定义：定义拦截未经授权无人机的任务，包括追逐器和逃避目标的角色。
2. 模拟环境设置：使用JSBSim飞行动力学模型创建模拟环境，模拟追逐器和逃避目标的飞行动力学。
3. RL算法选择：选择并实现基于模型（DreamerV3）和无模型（TQC和SAC）的RL算法。
4. 训练框架：设计训练框架，包括状态空间、动作空间、奖励函数和训练参数的定义。
5. 训练过程：在模拟环境中训练追逐器代理，使用不同的逃避策略和环境扰动。
6. 评估和验证：在多种场景下评估训练后的代理，包括未见过的逃避策略和扰动条件。
7. 结果分析：分析训练和验证结果，评估不同算法的性能和鲁棒性。

应用

本文提出的RL拦截系统具有广泛的应用前景，特别是在城市空域管理和关键基础设施保护领域。随着城市空中交通管理（UTM）系统的推广，控制和拦截未经授权的无人机对于确保空中交通安全至关重要。此外，该系统还可用于军事和民用领域的无人机防御，以及搜索和救援任务中的目标追踪。通过进一步的研究和开发，这些RL技术可以增强现有无人机系统的自主性和安全性，推动无人机技术的广泛应用。