用于通信无人机轨迹学习的郊区环境模拟和展示平台设计与实现

作     者：罗逸飞 

作者单位：北京邮电大学 

学位级别：硕士

导师姓名：郭一珺

授予年度：2023年

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 082503[工学-航空宇航制造工程] 081001[工学-通信与信息系统] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

主      题：强化学习 轨迹规划 Unity3D 无人机辅助通信 环境模拟平台 

摘      要：随着无人机硬件性能的提高,无人机应用场景逐渐增多。相较于地面通信设备,无人机凭借部署灵活、信道稳定可靠等优势,成为通信领域的研究热点。为提高无人机通信系统性能,多种轨迹规划方法被提出。面向未知且多变的通信环境,传统基于优化的轨迹规划方法无法适用;强化学习技术具备无需全局信息、可快速适应环境的优势,研究者们开始探索基于强化学习的无人机轨迹规划技术。在轨迹学习时,智能体习得的轨迹结果依赖于与智能体交互的环境,而现有研究中对环境的建模大多只考虑了静止的地面用户和无线视距信道,与实际无人机通信环境差距较大,导致结果难以有效应用于实际场景。针对这一问题,本文拟面向无人机轨迹学习问题的研究者,进一步研究了地面用户在不同地形中分布、移动和通信的过程,提供拟真的智能体交互环境。本文创新点和贡献总结如下:1.设计了用于无人机智能体进行轨迹学习的郊区环境模拟和展示平台,包括环境模拟、通信、参数生成地形和3D可视化四个模块。环境模拟模块将郊区分为多种局部环境,并分别设计了地面用户分布和移动规则;在通信模块中,考虑了不同局部环境对信道的影响;在参数生成地形模块中,依据局部环境的分布规律,设计了随机地图的生成规则;在3D可视化模块中,为多种展示功能设定了不同的展示视角。2.基于Python和Unity进行了平台的搭建,并对平台功能进行了性能验证。使用Python实现环境模拟、通信和参数生成地形模块的各项功能;使用Unity实现3D可视化模块,并调整3D模型以改善视觉体验。利用强化学习方法研究一个经典通信无人机轨迹规划问题,智能体能够获得有效的无人机轨迹,证明了平台的可用性;将现有研究中的交互环境与加入局部环境考量的交互环境进行对比仿真,前者的轨迹结果中出现多次碰撞,后者得到无碰撞的轨迹结果,验证了平台的有效性。