高超声速飞行器末制导段协同避障决策方法

针对高超声速飞行器集群编队控制中飞行器飞行速度快、环境参数变化剧烈导致的集群控制困难问题,提出基于强化学习的集中式训练、分布式执行智能集群控制方法。建立高超声速飞行器集群运动学模型,以协同打击、编队保持作为典型目标,将过载、通信、障碍作为约束,设计了观测空间与动作空间。考虑飞行器间、飞行器与目标、飞行器与障碍物相对位置速度关系设计奖励函数,通过不断调整奖励函数权值并对飞行器进行训练,实现飞行器集群的编队控制。为了考核新算法的性能,建立评价指标,开展大量有扰动随机环境下的仿真分析。仿真结果表明,新的智能控制方法在障碍物随机位置增加的测试环境中仍能完成编队控制,为高速复杂飞行环境下的编队控制提供了一种新的解决方法。