随着无人机技术的日益成熟，其应用领域也日趋广泛。尤其是在侦察、巡逻、搜救等任务中，多无人机协同作业能够显著提升效率和鲁棒性。其中，多无人机协同围捕作为一种重要的应用场景，在环境监控、非法入侵追踪、搜寻目标等领域具有极高的价值。然而，多无人机协同围捕任务面临着诸多挑战，例如环境的复杂性、目标的动态性、通信的限制以及计算资源的约束等。传统的控制方法难以适应这些复杂情况，而基于深度强化学习（Deep R

倒立摆是一个经典的控制理论问题，其系统本身是不稳定的，需要通过控制策略来维持平衡。传统的控制方法往往需要精确的模型信息，而现实世界中往往存在模型不确定性，导致控制效果不佳。强化学习作为一种数据驱动的方法，能够在不依赖精确模型的情况下学习最佳控制策略，因此在倒立摆控制领域展现出巨大潜力。本文将详细介绍基于强化学习的倒立摆控制方法，并使用Matlab进行仿真验证。1. 倒立摆系统模型2. 强化学习方法

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在现代无人机应用中，多无人机协同作业已成为提升任务效率和拓展应用范围的关键手段。然而，多无人机在共享空间中飞行时，路径规划与防撞问题至关重要。基于多智能体 Q - Learning 强化学习的方法为解决这些问题提供了有效途径。该方法借助 Q - Learning 算法的优势，让每架无人机通过维护独立的 Q 值表进行学习，并通过奖励函数的巧妙设计实现协同防撞，从而在复杂环境中实现高效的协同路径规划。

一、无人机导航的核心痛点：从 “被动执行” 到 “主动决策”无人机导航路径规划的核心诉求是自主避障、最优路径、动态适应，但传统导航方案（如 GPS + 预设路径、人工势场法）存在明显局限：预设路径无法应对突发障碍物（如飞行中的鸟类、临时施工区域）；传统算法在复杂环境（如城市峡谷、森林）中易陷入局部最优，且对动态环境的适应性不足。

1 引言无线传感器网络（WSN）是由一组空间上分散的传感器节点组成的网络，这些节点通过无线通信技术相互连接 [1]。如图 1.1 所示，传感器节点（亦称“mote”）是一种电子设备，其组成包括处理器、存储单元、收发器模块、单个或多个传感器、模数转换器（ADC）以及电源（通常为电池）；该节点还可选配定位单元和/或移动单元。传感器节点利用其内置传感器来测量周围环境中的实时状态变化。这些测量值经 ADC

本文针对不确定性二维路径规划问题（如未知障碍物探测、环境参数噪声、目标位置不确定），提出融合信息增益（Information Gain, IG）的改进 RRT 算法 ——IG-RRT。该算法在传统 RRT “无碰撞路径搜索” 的基础上，通过量化路径对环境不确定性的 “探测与消解能力”（信息增益），实现 “路径长度最短 + 碰撞风险最低 + 信息增益最大” 的多目标优化。方案适用于移动机器人、无人机

路径规划在众多领域都有着不可或缺的地位。在机器人领域，无论是工业机器人在生产线上的操作路径规划，还是服务机器人在室内环境中的自主导航，都需要精确的路径规划以确保高效、安全地完成任务。在物流配送中，规划最优的配送路线可以降低成本、提高效率。此外，在地理信息系统（GIS）、自动驾驶、无人机飞行控制等领域，路径规划也起着关键作用。

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