关于无人机系统强化学习方法的调查

《ACM Computing Surveys》：A Survey on Reinforcement Learning Methods for UAV Systems

本文系统综述了强化学习（RL）在无人机（UAV）系统中的应用，涵盖轨迹规划、数据收集、资源分配和边缘计算等场景。分析RL方法（值基于、策略基于、演员-批评）的优缺点及适用性，探讨高维空间、有限观测、动态环境、奖励函数设计等挑战，并提出未来方向包括数据采样优化、奖励稀疏性处理、多智能体协作、可解释性增强、仿真到现实迁移及大语言模型（LLMs）融合。

　　随着无人飞行器（UAV）技术的不断进步，其在复杂环境中的应用越来越广泛，涉及军事和民用多个领域，如搜救、运输和精准农业等。然而，传统UAV控制方法在面对日益复杂的环境和不断增长的系统需求时，显得不够高效。为此，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种新兴的机器人控制技术，因其能够与环境进行交互并从中学习，逐渐成为UAV系统研究的新趋势。本文旨在全面回顾和分析当前RL在UAV系统中的应用情况，探讨其面临的挑战和最新进展，并展望未来可能的研究方向。

UAV技术的灵活性和机动性使其在各种任务中发挥着重要作用。然而，在大规模复杂场景中，单一UAV往往难以满足任务需求。因此，研究人员开始探索多UAV系统。在复杂环境中，人工控制UAV的行动不仅降低了系统效率，还可能因操作员错误导致UAV面临危险。因此，研究者们开始关注UAV的自主控制问题。尽管PID控制和模型预测控制（MPC）在某些飞行任务中表现出色，但它们在动态环境中适应性较差。人工智能的兴起为UAV的自主控制提供了新的途径，部分研究者使用监督和无监督学习来训练模型，以实现对UAV的准确预测。然而，监督和无监督学习都需要大量数据进行训练，这在复杂环境中难以实现。

强化学习（RL）作为一种目标导向的学习算法，使得UAV能够通过与环境的持续互动，调整其飞行策略。RL的目标是最大化数值奖励，其核心在于学习和优化策略。随着深度学习的发展，深度强化学习（Deep RL, DRL）逐渐成为研究热点。与传统RL方法中使用Q-table不同，DRL利用神经网络直接生成决策，从而更易于处理高维空间。许多实验结果表明，基于RL的方法在某些方面优于传统方法。例如，在UAV导航任务中，基于RL的方法（如CLPPO-GIC）在路径效率和成功率等方面表现更优。此外，在UAV数据收集任务中，基于DRL的方法（如DRL-UTPS）在时间利用率和能源效率方面也优于其他方法。

相关研究的综述显示，基于RL的UAV系统正在成为研究热点。AlMahamid等人集中于基于RL的UAV自主导航，并讨论了导航任务、框架、仿真软件、挑战和机遇。另一些研究者详细分析了空中边缘计算中的计算卸载问题，并探讨了RL算法如何应对这种环境的动态性和异构性挑战。Bai等人则从多个应用场景探讨了基于RL的多UAV系统，并提出了有前景的研究方向，但忽略了单UAV系统。而另一项研究则回顾了DRL在单UAV辅助通信网络中的应用，但未能充分反映RL在UAV系统中的复杂性。

本文的贡献在于，与现有综述相比，不仅关注多UAV系统，还收集和分析了单UAV系统的研究。我们从RL算法的三种分类（即基于值的方法、基于策略的方法和Actor-Critic方法）出发，总结和分析了RL在不同UAV场景中的应用。此外，我们系统地分析了RL在UAV系统中的挑战和最新进展，包括高维空间、有限观测、动态环境和奖励函数定义。最后，我们讨论了基于RL的UAV系统的潜在研究方向，如大规模环境中的数据采样、RL中的稀疏奖励、UAV之间的协作控制、RL的可解释性、仿真到现实的迁移、安全与隐私以及大型语言模型（LLMs）在基于RL的UAV系统中的应用。

本文的结构如下。第2节介绍了RL的背景、定义和基础，并列出了一些常用的RL方法。第3节全面回顾了RL在不同UAV系统场景中的应用，包括基于值的UAV系统、基于策略的UAV系统和Actor-Critic（AC）方法的UAV系统。第4节探讨了在UAV系统中应用RL所面临的挑战和最新进展，包括高维空间、有限观测、动态环境和奖励函数定义。第5节则总结了当前基于RL的UAV系统仍存在的问题，并提出了可能的未来研究方向。第6节对本文进行了总结。

在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集、资源分配和边缘计算等应用场景。这些方法通常适用于离散动作空间，通过Q-learning算法进行优化。例如，在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning来设计UAV的轨迹，以最大化数据收集效率。在资源调度任务中，基于值的方法可以处理高维输入，但受限于动作空间的离散性。为了提高连续控制任务的适应性，研究者们提出了不同的改进措施，如动作离散化和动作分支结构。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的复杂任务，如UAV的姿态调整和轨迹跟踪。这类方法直接优化策略函数的参数，通常采用策略梯度（Policy Gradient, PG）方法。PG方法可以被视为蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法与神经网络的结合。在基于策略的UAV系统中，研究人员探讨了多种应用场景，如轨迹规划、数据收集、资源调度和边缘计算。这些方法能够处理连续动作空间，但训练过程存在较高的方差，导致效率较低。为此，研究者们提出了改进的策略梯度方法，如TRPO和PPO，以提高训练的稳定性和效率。

Actor-Critic方法结合了基于值和基于策略方法的优点，包含Actor网络和Critic网络。Actor网络根据Critic网络提供的价值信息优化策略，而Critic网络则通过时间差分（Temporal Difference, TD）误差来更新价值函数。在Actor-Critic方法中，研究者们提出了多种改进算法，如A3C、A2C、SAC、DDPG和TD3等。这些算法能够更高效地利用样本，提高学习效率。然而，在处理离散决策问题时，Actor-Critic方法需要通过映射和匹配技术将连续动作转换为离散决策。此外，Actor-Critic方法使用多个神经网络，使得训练过程较为不稳定，可以通过软目标更新和学习率调度等技术来缓解这一问题。

在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，基于DQN的方法被用于优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员利用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，基于PPO的方法被用于优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

Actor-Critic方法在处理复杂任务时表现出色，能够实现UAV的自主导航和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用A3C和SAC等算法来优化UAV的路径，以提高系统效率和数据收集能力。在数据收集任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用MADDPG和MATD3等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

Actor-Critic方法在处理复杂任务时表现出色，能够实现UAV的自主导航和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用A3C和SAC等算法来优化UAV的路径，以提高系统效率和数据收集能力。在数据收集任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用MADDPG和MATD3等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

Actor-Critic方法在处理复杂任务时表现出色，能够实现UAV的自主导航和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用A3C和SAC等算法来优化UAV的路径，以提高系统效率和数据收集能力。在数据收集任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用MADDPG和MATD3等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

Actor-Critic方法在处理复杂任务时表现出色，能够实现UAV的自主导航和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用A3C和SAC等算法来优化UAV的路径，以提高系统效率和数据收集能力。在数据收集任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用MADDPG和MATD3等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

Actor-Critic方法在处理复杂任务时表现出色，能够实现UAV的自主导航和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用A3C和SAC等算法来优化UAV的路径，以提高系统效率和数据收集能力。在数据收集任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用MADDPG和MATD3等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

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Actor-Critic方法在处理复杂任务时表现出色，能够实现UAV的自主导航和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用A3C和SAC等算法来优化UAV的路径，以提高系统效率和数据收集能力。在数据收集任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用MADDPG和MATD3等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

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基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

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基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

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在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

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基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

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基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

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在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

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在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

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基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

Actor-Critic方法在处理复杂任务时表现出色，能够实现UAV的自主导航和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用A3C和SAC等算法来优化UAV的路径，以提高系统效率和数据收集能力。在数据收集任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用MADDPG和MATD3等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

Actor-Critic方法在处理复杂任务时表现出色，能够实现UAV的自主导航和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用A3C和SAC等算法来优化UAV的路径，以提高系统效率和数据收集能力。在数据收集任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用MADDPG和MATD3等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

在基于值的UAV系统中，研究人员主要关注轨迹规划、数据收集和资源调度等任务。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用D3QN算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和成功率。在数据收集任务中，研究人员使用Q-learning算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高能源效率和时间利用率。在资源调度任务中，研究人员使用DDQN和DDPG等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

基于策略的UAV系统则更适用于需要连续控制的任务，如UAV的轨迹规划和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的路径，以提高数据收集效率和系统性能。在数据收集任务中，研究人员使用PPO算法来优化UAV的轨迹和数据收集策略，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高系统效率和资源利用率。

Actor-Critic方法在处理复杂任务时表现出色，能够实现UAV的自主导航和数据收集。例如，在轨迹规划任务中，研究人员使用A3C和SAC等算法来优化UAV的路径，以提高系统效率和数据收集能力。在数据收集任务中，研究人员使用DDPG和PPO等算法进行优化，以提高数据新鲜度和系统效率。在资源调度任务中