Transformer 如何提升多無人機系統的自主控制與高效協調

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Transformer 模型近年來因其在自然語言處理和深度學習中的卓越表現而備受矚目，其靈活處理動態數據的能力使其在其他領域也開始展現潛力，今天我們根據一篇發表於 IEEE TMC 2025 的文章，來探討如何利用 Transformer 技術提升多無人機系統的自主控制與協調效率。

Reference: L. Yu, Z. Li, N. Ansari and X. Sun, "Hybrid Transformer Based Multi-Agent Reinforcement Learning for Multiple Unmanned Aerial Vehicle Coordination in Air Corridors," in IEEE Transactions on Mobile Computing, doi: 10.1109/TMC.2025.3532204. 

1. 系統背景與研究目標

隨著無人機技術的快速發展，多無人機系統已被廣泛應用於物流配送、災害監控以及城市空中交通管理等領域。然而，如何在密集的空域中實現無人機的自主協調與高效控制，仍是一項極具挑戰的任務。在進入研究問題之前，先來介紹空中走廊的概念，它是一種設計於三維空間中的虛擬飛行通道，用來規範無人機的運行範圍，類似於地面交通中的高速公路。這些走廊通常建模為具有邊界限制的幾何結構，例如水平的截頭圓柱和連接不同高度層的部分圓環。空中走廊的主要功能是通過規範化的通道設計，降低無序飛行所導致的碰撞風險，並同時提升空域資源的利用效率，從而支持多無人機在高密度空間內的協作任務。

本論文聚焦於多無人機在三維空中走廊中的協調導航問題，致力於解決以下核心目標：

  • 安全性：避免無人機間的碰撞，並保證飛行過程中不越界。
  • 高效性：最小化無人機的總飛行時間，實現高效的資源調度與使用。
  • 自主性：無人機基於局部感測數據進行分散式決策，而不依賴集中式控制。

由於無人機的觀測數據具有高動態性和混合結構的特性，這些目標的實現需要克服多數據處理與決策優化的技術難題。

2. 提出的方法與創新設計

為了解決多無人機協調中的挑戰，本論文提出了一個基於 Hybrid Transformer 的多智能體強化學習框架（HTransRL），這是一種專為多無人機系統設計的創新方法。主要包含以下關鍵設計：

  • Transformer 模型的應用：透過 Transformer 的自注意力機制，能夠動態處理無人機的觀測數據，提取數據之間的相關性，並生成更準確的決策輸出。
  • 混合數據處理：結合位置編碼技術保留空中走廊的順序特徵，同時靈活處理鄰近無人機和非合作飛行物體的非順序數據。
  • 課程學習策略：採用從簡單到複雜的逐步訓練策略，提升模型在稀疏獎勵環境中的學習效率和穩定性。
  • Actor-Critic 強化學習框架：利用 Actor-Critic 模型輸出無人機的最佳導航策略，實現動態環境下的高效控制。

3. 技術挑戰與 Transformer 的應對策略

挑戰 1：動態維度數據處理的困難

在多無人機協調中，無人機的觀測範圍內數據（如鄰近無人機和非合作飛行物體）具有動態維度，這導致觀測數據的大小隨時間變化。傳統 Actor-Critic 網路要求固定的輸入維度，因此需要通過填充（padding）或捨棄部分數據來處理動態數據：

  • 填充數據：當觀測數據少於輸入維度時，用零填充會引入冗餘訊息，降低計算效率。
  • 捨棄數據：當觀測數據多於輸入維度時，需捨棄遠距離的數據，可能導致重要訊息丟失，增加碰撞或越界風險。

Transformer 的解決方案：
Transformer 的自注意力機制可以靈活處理動態維度數據，具體來說：

  • 它不依賴固定輸入維度，無論觀測範圍內的無人機或飛行物體數量如何變化，Transformer 都能有效處理全部數據。
  • 自注意力機制會根據數據的重要性自動分配權重，避免填充引入的冗餘信息和數據捨棄帶來的信息損失。
挑戰 2：混合數據結構的複雜性

無人機的觀測數據同時包含順序數據（如空中走廊特徵）和非順序數據（如鄰近無人機的狀態）。傳統方法難以同時處理這兩種類型的數據：

  • 順序數據：未能正確保留走廊特徵的順序連續性，可能導致無人機在轉換走廊時越界。
  • 非順序數據：若錯誤地引入順序依賴，可能降低策略準確性，影響碰撞避免能力。

Transformer 的解決方案：
Transformer 的自注意力機制可靈活處理混合數據結構。

  • 順序數據處理：透過位置編碼（Positional Encoding），將空中走廊特徵的順序信息嵌入特徵向量，確保模型能正確理解走廊的連續性。
  • 非順序數據處理：對鄰近無人機的速度、方向和距離等特徵，Transformer 可提取數據之間的相關性，幫助生成更精確的碰撞避免策略。

總結

本論文將 Transformer 技術成功應用於多無人機協調場景中，有效解決了動態維度數據和混合數據結構處理的挑戰。Transformer 的自注意力機制不僅提升了模型對觀測數據的處理能力，還顯著提高了決策的準確性和系統的擴展性。實驗結果顯示，基於 Transformer 的方法在提高無人機到達率、降低碰撞風險以及支持動態場景變化方面表現出色，為未來多無人機系統的發展提供了一種可行且高效的解決方案。

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