求解无人机二维贪婪射击者问题

无人机（UAVs）即自主制导飞行器，广泛用于监视与侦察任务。近年来，围绕无人机及其变体的追逃问题的一个版本因人工智能的诸多突破而被广泛研究。我们提出一种在二维空中交战环境中利用强化学习（RL，一种关注目标导向算法的机器学习范式）解决无人机追逃问题的方法。本工作中，一架采用贪婪射击者策略的无人机与一架使用深度Q学习技术训练的无人机交战。仿真结果表明，在初始化时两架无人机充分分离的交战中，后者无人机每战皆胜。该方法凸显了强化学习在追逃问题中的详尽且鲁棒的应用，为无人机飞行与交互的有效策略提供了见解。