基于MADDPG的多无人车协同事件触发通信

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作   者：

郭宏达;  娄静涛;  徐友春;  叶鹏;  李永乐;  陈晋生; 

作者机构：

陆军军事交通学院; 

关键词：

深度强化学习;  协同围捕;  多无人车;  事件触发通信; 

期刊名称：

系统工程与电子技术

i s s n：

1001-506X

年卷期：

2024 年 46 卷 07 期

页   码：

2525-2533

摘   要：

针对典型的端到端通信策略不能决定通信间隔时间，只能在固定频率下通信的问题，提出一种基于深度强化学习方法的事件触发变频率通信策略，以解决多无人车协同最小通信问题。首先建立事件触发架构，主要包含计算通信的控制器，并给出触发条件，保证满足条件时多无人车间进行通信，大幅度减少通信总量。其次，基于多智能体深度确定性策略梯度(multiple agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法对触发机制进行优化，提高算法收敛速度。仿真和实车实验表明，随着迭代次数的增加，在完成协同任务的前提下，多无人车系统中通信数据量降低了55.74%,验证了所提出策略的有效性。