一种基于DPPO深度强化学习的集群无人机系统的控制方法

本发明涉及无人机系统的智能控制方法，尤其涉及一种基于DPPO深度强化学习的集群无人机系统的控制方法。该方法通过构建集群‑编队‑单机三层级结构，综合分析集群内部编队之间以及编队内部无人机之间的协同关系，形成跨层级的动态控制体系。利用深度神经网络模型，提取多维态势信息，包括任务区域特征、编队覆盖特征、无人机位置特征和破坏区域特征，为动态控制策略的生成提供全面的决策依据。本发明实现了集群无人机系统在高维状态空间中的最优控制策略生成和实时调整，增强了系统在复杂环境中的自适应性和鲁棒性，显著提高了集群无人机系统的任务执行效率和稳定性。