一种基于深度强化学习的多无人机协作导航方法

本发明涉及人工智能与无人机技术领域，且公开了一种基于深度强化学习的多无人机协作导航方法，适用于复杂动态环境中的多智能体任务执行，方法采用多智能体双重深度Q网络模型构建，结合集中式训练与分布式执行架构，在训练阶段，通过全局状态优化协作策略，在执行阶段，各无人机根据局部观测自主决策，并基于通信负载感知机制动态调整信息同步频率，从而降低通信带宽占用并提升系统实时性，方法还引入经验回放与优先级采样机制，提升模型稳定性和收敛速度，系统可实时感知障碍物信息、能耗水平与其他无人机状态，实现路径动态优化与队形保持，具备良好的任务适应性和可扩展性，适用于异构无人机系统的协同导航应用。