一种基于深度强化学习的多无人机辅助定位及数据收集方法

本发明涉及一种基于深度强化学习的多无人机辅助定位及数据收集方法，属于通信技术领域。针对无线传感器网络在复杂场景中头传感器节点定位困难、多无人机调度效率低及障碍物规避等问题，提出一种协同优化方案：通过构建多无人机定位及数据采集模型，结合改进的深度确定性策略梯度算法优化无人机几何布局以提升平均定位精度；采用模拟退火算法规划最短访问序列，并基于深度强化学习设计避障轨迹，最小化任务时间。本发明实现了未知环境下传感器节点的精准定位与高效数据采集，通过优化无人机部署与飞行路径，兼顾避障与时间效率，显著提升了目标区域监测的可靠性与实时性。