一种基于深度强化学习的多无人机编队控制方法及系统

本发明公开了一种基于深度强化学习的多无人机编队控制方法及系统，涉及无人机控制领域，为解决现有编队中的无人机应对模型不确定性和多源干扰时，难以确保高的鲁棒性、安全性及可靠性的问题。包括：步骤1：考虑到无人机在穿越狭窄通道飞行时所面临的外部气流干扰，构建外部气流干扰模型；步骤2：构建外部气流干扰影响的无人机飞行动力学模型；步骤3：以PD控制器为基础控制器，并采用基于UDE的控制器针对模型不确定性及多源干扰进行估计与补偿；步骤4：构建基于深度强化学习的无人机鲁棒控制优化的状态空间以及动作空间，并构建侧重位置跟踪、姿态稳定、控制平滑与安全的分段奖励函数，提升无人机在复杂干扰下的自适应能力。