本发明公开了一种考虑累积误差的AUV强化学习路径规划方法，首先计算AUV运行的累积误差，再计算累计误差的期望和方差，最后采用Q‑Learning强化学习路径规划方法，并更改奖励策略，对AUV沿着直线运动的动作进行奖励，对AUV的转弯动作不作奖励惩罚；在每次迭代过程中生成每条路径的累积误差统计分析，选择累积误差最小的路径作为规划结果，生成最佳路径。本发明使AUV在路径规划中定性和定量分析生成路径的累积误差统计，实现在规划和控制的整个过程中有效减小定位误差累积。
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来源：北方有色网
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