本发明提供一种基于深度强化学习的动态AUV追踪路径规划方法，通过引入深度强化学习算法，运用航路模型来处理AUV的路径追踪问题。首先对目标和AUV状态分析，判断并选择采用哪种航路进行追踪，建立三种航路模型，用训练好的模型对AUV下一状态进行预测。采用纯方位最小二乘估计法对检测到的目标信号进行运动要素解算，获得目标信息。将目标和AUV运动情况作为状态输入，AUV下一状态的动作和航向作为输出，建立状态——动作映射策略。根据任务要求，选择奖赏函数，AUV每段时间所采取的决策都会获得相应评价。本发明结合深度学习和强化学习的优点，将深度强化学习算法用在AUV路径追踪上，实现了对动态AUV的追踪路径规划。
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来源：北方有色网
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