在市郊列车监控的场景中，无人机集群的协同路径规划面临着一系列技术挑战，市郊环境复杂多变，包括城市建筑、自然地形等，这要求无人机集群能够实时感知并避开障碍物，确保安全飞行，市郊列车的运行速度较快，无人机需在短时间内完成对列车的快速定位和跟踪，这要求无人机具备高精度的动态目标跟踪能力，市郊区域往往存在电磁干扰和信号遮挡等问题，这会对无人机的无线通信和定位精度造成影响，需要采用抗干扰能力强、稳定性高的通信和导航技术。
为解决这些问题，我们提出了一种基于多智能体强化学习的协同路径规划方法，该方法通过让每个无人机作为独立智能体，在训练过程中学习如何与其他无人机协同工作，共同完成对市郊列车的监控任务，我们还引入了自适应滤波算法，以应对市郊环境中的电磁干扰和信号遮挡问题，提高无人机的定位精度和稳定性，通过这些技术手段的应用，我们相信可以有效地提升无人机集群在市郊列车监控中的协同路径规划能力。
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无人机集群在市郊列车监控中，协同路径规划面临复杂环境与实时性双重挑战。
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