基于MAPPO的多UAV智能体协同围捕仿真系统产品系统

在复杂动态的仿真环境中，研发多架无人机的自主协同决策算法，以完成高效围捕任务。

环境构建： 使用 Gazebo 与 ROS 搭建了高自由度的无人机动力学模型，模拟了飞行控制、传感器噪声及复杂障碍环境。
算法核心设计： 创新性地设计了融合 围捕成功率、能量消耗、防碰撞、队形保持 的多目标混合奖励函数，有效解决了多智能体训练的信用分配与协同难题。
训练与优化： 采用 Ray/RLlib 框架进行分布式训练，系统性地进行了超参数搜索（如学习率、熵系数），显著加速了模型收敛，并最终使智能体学会了高度协同的围捕策略。

高自由度的无人机动力学模型
多智能体训练的信用分配与协同
显著加速了模型收敛，并最终使智能体学会了高度协同的围捕策略。