在线学习追逃策略

实时学习未知动态

针对欠驱动水面舰艇，将追逃博弈重构为最优控制问题，并通过GRU在线学习实现实时策略调整。

Wenlong, Lu · 赵颖 · 牛奔 · Zhao Xudong · 杨东

IEEE Transactions on Industrial Electronics 2026

技术优势

无需精确模型

GRU在线学习模块实时学习未知动力学，避免了对精确数学模型的依赖。

协同多船追逃

基于匈牙利算法实现动态任务分配，并设计优先级切换机制平衡避碰与捕获。

硬件验证可行

策略经仿真和硬件在环实验验证，表明可部署于实际系统。

应用场景

• 多智能体博弈：为多个欠驱动ASV提供协同追逃策略，可处理动态任务分配。
• 水面机器人编队：通过优先级切换机制平衡避碰与目标捕获，可支撑编队协同控制。
• 无人艇任务分配：利用匈牙利算法实现动态任务分配，提升多USV协同效率。