Distributed Area Coverage with High Altitude Balloons Using Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2510.03823v1 📥 PDF

作者: Adam Haroon, Tristan Schuler

分类: cs.LG, cs.MA, cs.RO

发布日期: 2025-10-04

💡 一句话要点

提出基于多智能体强化学习的高空气球分布式区域覆盖方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体强化学习 高空气球 分布式区域覆盖 协同控制 QMIX

📋 核心要点

  1. 现有高空气球协同方法在小型团队和局部任务中表现不佳，无法有效应对复杂环境。
  2. 本文提出基于多智能体强化学习的协同控制方法，利用QMIX算法实现高空气球的分布式区域覆盖。
  3. 实验结果表明，该方法性能与理论最优的确定性方法相当，为更复杂的自主任务提供基础。

📝 摘要（中文）

本文首次将多智能体强化学习(MARL)应用于高空气球(HAB)的协同控制，以实现分布式区域覆盖。针对小型团队和局部任务中现有基于确定性方法（如Voronoi分割和极值搜索控制）的HAB协同控制效果不佳的问题，本文扩展了先前开发的强化学习仿真环境(RLHAB)，以支持合作多智能体学习，使多个智能体能够在真实大气条件下同时运行。本文采用QMIX算法进行HAB区域覆盖协同，利用集中式训练和分散式执行来应对大气车辆协同挑战。该方法采用专门的观测空间，提供个体状态、环境上下文和队友数据，并采用分层奖励，优先考虑覆盖范围，同时鼓励空间分布。实验结果表明，QMIX在分布式区域覆盖方面取得了与理论上最优的几何确定性方法相似的性能，验证了MARL方法，并为更复杂的自主多HAB任务奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高空气球编队在复杂大气环境下的分布式区域覆盖问题。现有基于确定性规则（如Voronoi分割）的方法在面对小型编队和动态环境时，难以保证覆盖效率和鲁棒性，需要更灵活的协同策略。

核心思路：论文的核心思路是利用多智能体强化学习（MARL）的优势，通过学习的方式让高空气球自主地调整位置，从而实现高效的区域覆盖。MARL能够处理复杂的环境交互和智能体间的依赖关系，克服传统确定性方法的局限性。

技术框架：整体框架基于集中式训练、分布式执行（CTDE）范式。具体而言，在训练阶段，所有智能体的观测和奖励信息被集中起来，用于训练一个联合的Q函数。在执行阶段，每个智能体只根据自己的局部观测做出决策。该框架包含以下模块：环境仿真器（RLHAB），多智能体强化学习算法（QMIX），以及定制化的观测空间和奖励函数。

关键创新：最重要的创新在于将MARL应用于高空气球的协同控制，并针对高空气球的特点设计了专门的观测空间和奖励函数。与传统的单智能体强化学习相比，MARL能够更好地处理智能体之间的协同关系，从而实现更高效的区域覆盖。

关键设计：观测空间包括个体状态（位置、速度等）、环境上下文（风场信息等）和队友数据（位置等）。奖励函数采用分层结构，首先奖励覆盖面积，然后鼓励智能体分散分布，避免聚集。QMIX算法采用混合网络结构，将个体Q值混合成联合Q值，从而保证学习的稳定性和收敛性。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于QMIX的MARL方法在高空气球分布式区域覆盖任务中，能够达到与理论最优的几何确定性方法相近的性能。这验证了MARL方法在高空气球协同控制中的有效性，并为未来的研究提供了新的方向。具体的性能数据（如覆盖率、覆盖时间等）未在摘要中明确给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于环境监测、灾害救援、通信网络等领域。通过高空气球的协同覆盖，可以实现对特定区域的持续监控和数据采集，为决策提供支持。未来，该技术有望应用于更复杂的任务，例如自主导航、目标跟踪等，推动高空气球技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

High Altitude Balloons (HABs) can leverage stratospheric wind layers for limited horizontal control, enabling applications in reconnaissance, environmental monitoring, and communications networks. Existing multi-agent HAB coordination approaches use deterministic methods like Voronoi partitioning and extremum seeking control for large global constellations, which perform poorly for smaller teams and localized missions. While single-agent HAB control using reinforcement learning has been demonstrated on HABs, coordinated multi-agent reinforcement learning (MARL) has not yet been investigated. This work presents the first systematic application of multi-agent reinforcement learning (MARL) to HAB coordination for distributed area coverage. We extend our previously developed reinforcement learning simulation environment (RLHAB) to support cooperative multi-agent learning, enabling multiple agents to operate simultaneously in realistic atmospheric conditions. We adapt QMIX for HAB area coverage coordination, leveraging Centralized Training with Decentralized Execution to address atmospheric vehicle coordination challenges. Our approach employs specialized observation spaces providing individual state, environmental context, and teammate data, with hierarchical rewards prioritizing coverage while encouraging spatial distribution. We demonstrate that QMIX achieves similar performance to the theoretically optimal geometric deterministic method for distributed area coverage, validating the MARL approach and providing a foundation for more complex autonomous multi-HAB missions where deterministic methods become intractable.