Agile Interception of a Flying Target using Competitive Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2603.16279v1 📥 PDF

作者: Timothée Gavin, Simon Lacroix, Murat Bronz

分类: cs.RO, stat.ML

发布日期: 2026-03-17

期刊: Conference on Artificial Intelligence for Defence, AMIAD, Nov 2025, Rennes, France

💡 一句话要点

提出基于竞争强化学习的无人机敏捷拦截方法，解决复杂动态环境下的目标追踪问题。

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

关键词: 强化学习 无人机拦截 敏捷飞行 竞争学习 近端策略优化

📋 核心要点

  1. 现有无人机拦截方法难以应对敏捷无人机在复杂动态环境下的高速运动和不确定性。
  2. 采用竞争强化学习，将拦截机和目标分别建模为智能体，通过对抗训练提升拦截策略的鲁棒性。
  3. 在高保真仿真环境中训练，并在真实场景中验证，结果表明该方法优于传统启发式算法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用竞争强化学习解决无人机敏捷拦截问题的方案，目标是使用一架携带捕网的无人机拦截另一架敏捷无人机。我们将拦截问题建模为竞争强化学习问题，拦截机和目标无人机分别由使用近端策略优化（PPO）算法训练的独立策略控制。我们引入了一个高保真仿真环境，该环境集成了逼真的四旋翼动力学模型和在JAX中实现的低级控制架构，从而可以在GPU上进行快速并行执行。我们使用低级控制、集体推力和机身速率来训练智能体，以实现拦截机和目标的敏捷飞行。我们将训练后的策略在捕获率、捕获时间和碰撞率方面的性能与常见的启发式基线进行比较，结果表明我们的解决方案在拦截敏捷目标方面优于这些基线。最后，我们在室内飞行竞技场中使用敏捷无人机，在一个缩放的真实场景中演示了训练后的策略的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决敏捷无人机拦截问题，即如何控制一架携带捕网的无人机有效地拦截另一架高速运动、具有复杂机动的敏捷无人机。现有方法，如传统控制算法或简单的追踪算法，难以适应目标无人机的敏捷性和不确定性，容易导致拦截失败或碰撞。

核心思路：论文的核心思路是将拦截问题建模为一个竞争性的强化学习问题。拦截机和目标无人机分别由独立的智能体控制，通过对抗训练，使拦截机学习到更有效的拦截策略，同时目标无人机也学习到更有效的规避策略。这种竞争机制能够提升拦截策略的鲁棒性和适应性。

技术框架：整体框架包含一个高保真仿真环境和一个基于竞争强化学习的训练流程。仿真环境使用JAX实现，能够快速并行地模拟四旋翼无人机的动力学特性和低级控制。训练流程使用近端策略优化（PPO）算法，分别训练拦截机和目标无人机的策略网络。训练过程中，两个智能体相互对抗，不断优化各自的策略。

关键创新：最重要的创新点在于将竞争强化学习应用于敏捷无人机拦截问题。通过对抗训练，智能体能够学习到更复杂的策略，从而更好地应对目标无人机的敏捷性和不确定性。此外，使用JAX实现的高保真仿真环境也为快速训练提供了保障。

关键设计：论文使用PPO算法训练策略网络，策略网络的输入是无人机的状态信息（位置、速度、姿态等），输出是低级控制指令（集体推力和机身速率）。奖励函数的设计至关重要，需要平衡拦截成功、避免碰撞和能量消耗等因素。具体而言，拦截成功会获得正向奖励，碰撞会受到惩罚，能量消耗也会受到一定的惩罚。网络结构的选择和超参数的调整也对训练效果有重要影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于竞争强化学习训练的拦截策略在捕获率、捕获时间和碰撞率方面均优于传统的启发式基线。在仿真环境中，该方法能够显著提高拦截成功率，并缩短拦截时间。在真实的无人机飞行竞技场中，该方法也表现出良好的性能，验证了其在实际应用中的可行性。具体提升幅度未知，但优于启发式算法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人机防御系统、非法无人机拦截、安防巡逻等领域。通过训练智能的拦截无人机，可以有效地应对潜在的安全威胁，保护重要区域的安全。此外，该方法还可以扩展到其他需要敏捷拦截的场景，例如导弹防御、空中机器人足球等。

📄 摘要（原文）

This article presents a solution to intercept an agile drone by another agile drone carrying a catching net. We formulate the interception as a Competitive Reinforcement Learning problem, where the interceptor and the target drone are controlled by separate policies trained with Proximal Policy Optimization (PPO). We introduce a high-fidelity simulation environment that integrates a realistic quadrotor dynamics model and a low-level control architecture implemented in JAX, which allows for fast parallelized execution on GPUs. We train the agents using low-level control, collective thrust and body rates, to achieve agile flights both for the interceptor and the target. We compare the performance of the trained policies in terms of catch rate, time to catch, and crash rate, against common heuristic baselines and show that our solution outperforms these baselines for interception of agile targets. Finally, we demonstrate the performance of the trained policies in a scaled real-world scenario using agile drones inside an indoor flight arena.