基于融合DQN算法的多智能体无碰撞路径规划方法

本发明涉及智能体路径规划技术领域，尤其是一种基于融合DQN算法的多智能体无碰撞路径规划方法。多智能体无碰撞路径规划方法包括：首先构建二维栅格地图作为环境，并利用CNN进行特征提取；接着通过专家模型进行行为克隆学习获得BC模型；核心创新在于将BC模型与CNNDQN模型融合，构建自适应策略学习框架，采用不确定性估计、对抗性知识蒸馏和性能感知采样技术，实现专家经验与强化学习探索的智能动态结合；最终，融合模型输出的初步路径由CBS算法进一步处理，完成多智能体的无碰撞路径规划。该方法通过混合学习策略优化了路径规划的准确性和效率。