基于深度强化学习的多机器人分层编队控制方法及系统

本发明提供了一种基于深度强化学习的多机器人分层编队控制方法及系统，属于非电变量的控制技术领域。所述的控制方法，包括：根据各机器人与机器人编队中的其他机器人的相对坐标以及基于LSTM的自编码器网络，得到各个机器人的障碍物信息的定长编码，以所述障碍物信息的定长编码以及各机器人的位置坐标信息、各机器人的运动速度、各机器人与当前时刻参考点的相对坐标作为多机器人分层控制模型的输入，得到机器人编队中各个机器人的行动策略；本发明能够快速学习并跟随目标点，有效的避免了机器人碰撞，在多机器人实时编队任务的控制中具有较强的泛化能力。