基于MASAC强化学习算法的多无人机协同路径规划的复现

我们将复现论文《基于MASAC强化学习算法的多无人机协同路径规划》。首先，我们搭建仿真环境，然后实现MASAC算法，最后进行训练和测试。代码使用Python和PyTorch，并遵循论文中的数学描述和参数设置。

1. 环境搭建

根据论文，环境为一个700×600像素的二维平面（对应7000m×6000m）。无人机动力学模型，每架无人机有位置(x,y)、速度v、航向角ψ，控制输入为加速度u和角速度ω。障碍物为圆形区域，目标点为圆形区域。

我们创建一个OpenAI Gym风格的环境类MultiUAVEnv，包含初始化、重置、步进函数。环境支持异构无人机（一个领导者，多个跟随者）。

环境代码

importnumpyasnpimportgymfromgymimportspacesclassMultiUAVEnv(gym