Multi-Agent Reinforcement Learning for UAV-Based Chemical Plume Source Localization

📄 arXiv: 2603.11582v1 📥 PDF

作者: Zhirun Li, Derek Hollenbeck, Ruikun Wu, Michelle Sherman, Sihua Shao, Xiang Sun, Mostafa Hassanalian

分类: eess.SY, cs.MA

发布日期: 2026-03-12

💡 一句话要点

提出基于多智能体强化学习的无人机化学羽流源定位方法

🎯 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 无人机 化学羽流源定位 气体泄漏检测 环境监测

📋 核心要点

  1. 未记录的废弃油井释放有毒气体并污染水源，对附近社区构成严重的健康和环境风险，甲烷排放是主要问题。
  2. 该研究提出一种基于多智能体深度强化学习的框架，利用虚拟锚节点协调无人机，协同感知气体浓度和风速。
  3. 实验结果表明，与fluxotaxis方法相比，该MARL框架在定位精度和运行效率方面均表现出更优越的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于多智能体深度强化学习(MARL)算法的鲁棒且高效的化学羽流源定位(CPSL)框架。该方法利用虚拟锚节点协调无人机导航，通过机载和共享测量实现气体浓度和风速的协同感知。通过分析锚节点在羽流中的历史轨迹来实现源识别。与fluxotaxis方法相比，评估结果表明MARL框架在定位精度和运行效率方面均表现出优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决利用无人机进行化学羽流源定位(CPSL)的问题。传统方法，如磁力测量，在检测老旧油井时效果不佳。现有的基于无人机的搜索方法，例如fluxotaxis，可能效率较低，难以快速准确地定位源头。

核心思路：论文的核心思路是利用多智能体强化学习(MARL)来协调多个无人机的行动，通过协同感知气体浓度和风速信息，实现更高效和准确的源定位。通过引入虚拟锚节点，将复杂的搜索任务分解为多个子任务，并利用强化学习算法优化每个智能体的行为策略。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 环境建模：模拟化学羽流的扩散过程，包括气体浓度和风速的分布；2) 多智能体系统：多个无人机作为智能体，每个智能体配备传感器用于测量气体浓度和风速；3) 虚拟锚节点：用于协调无人机导航，每个锚节点代表一个目标位置；4) 强化学习算法：使用深度强化学习算法训练每个智能体的策略，使其能够根据环境状态选择合适的行动；5) 源定位：通过分析锚节点在羽流中的历史轨迹来估计源的位置。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于虚拟锚节点的多智能体协同搜索策略，能够有效地协调多个无人机的行动；2) 将深度强化学习应用于化学羽流源定位问题，能够自适应地学习最优的搜索策略；3) 结合气体浓度和风速信息进行源定位，提高了定位的准确性。与传统方法相比，该方法能够更快速、更准确地定位化学羽流源。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 奖励函数的设计：奖励函数需要能够引导智能体朝着源的方向移动，并避免碰撞；2) 网络结构的设计：采用合适的神经网络结构来表示智能体的策略，例如循环神经网络(RNN)或Transformer；3) 训练参数的设置：需要仔细调整强化学习算法的超参数，例如学习率、折扣因子等，以获得最佳的训练效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与fluxotaxis方法相比，该MARL框架在定位精度和运行效率方面均表现出优越的性能。具体而言，该MARL框架能够以更高的概率成功定位源头，并且所需的搜索时间更短。这些结果表明，该方法是一种有效的化学羽流源定位方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，包括：1) 未记录的废弃油井的甲烷泄漏检测；2) 工业园区或化工厂的有毒气体泄漏监测；3) 环境污染事故的应急响应；4) 危险化学品运输过程中的泄漏追踪。该研究具有重要的环境和社会价值，有助于减少温室气体排放，保护人类健康和环境安全。

📄 摘要（原文）

Undocumented orphaned wells pose significant health and environmental risks to nearby communities by releasing toxic gases and contaminating water sources, with methane emissions being a primary concern. Traditional survey methods such as magnetometry often fail to detect older wells effectively. In contrast, aerial in-situ sensing using unmanned aerial vehicles (UAVs) offers a promising alternative for methane emission detection and source localization. This study presents a robust and efficient framework based on a multi-agent deep reinforcement learning (MARL) algorithm for the chemical plume source localization (CPSL) problem. The proposed approach leverages virtual anchor nodes to coordinate UAV navigation, enabling collaborative sensing of gas concentrations and wind velocities through onboard and shared measurements. Source identification is achieved by analyzing the historical trajectory of anchor node placements within the plume. Comparative evaluations against the fluxotaxis method demonstrate that the MARL framework achieves superior performance in both localization accuracy and operational efficiency.