AC-MASAC：面向异构无人机群体协同 coordination 的注意力课程学习框架
机器人学
2026-02-13 v1
摘要
异构无人机群体的协作路径规划在多智能体强化学习 (MARL) 中面临显著挑战，尤其是处理非对称智能体间依赖关系，以及在训练过程中应对稀疏奖励和灾难性遗忘的风险。为此，本文提出一种注意力课程学习框架 (AC-MASAC)。该框架引入角色感知的异构注意力机制，以显式建模非对称依赖关系。此外，设计了结构化的课程策略，集成层次知识传递与阶段比例经验回放，以解决稀疏奖励和灾难性遗忘问题。该框架在定制的多智能体仿真平台上进行验证，结果表明该方法在成功率、编队保持率以及成功加权任务时间方面均显著优于其他先进方法。代码地址为 \textcolor{red}{https://github.com/Wanhao-Liu/AC-MASAC}。
引用
@article{arxiv.2602.11735,
title = {AC-MASAC: An Attentive Curriculum Learning Framework for Heterogeneous UAV Swarm Coordination},
author = {Wanhao Liu and Junhong Dai and Yixuan Zhang and Shengyun Yin and Panshuo Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.11735},
year = {2026}
}