基于深度强化学习的AUV路径规划研究

摘要： 针对三维海洋环境水下自主航行器(AUV)路径规划问题，传统的路径规划算法在三维空间中搜索时间长，对环境的依赖性强，且环境发生改变时，需要重新规划路径，不满足实时性要求。为了使AUV能够自主学习场景并做出决策，提出一种改进的Dueling DQN算法，更改了传统的网络结构以适应AUV路径规划场景。此外，针对路径规划在三维空间中搜寻目标点困难的问题，在原有的优先经验回放池基础上提出... （共8页）