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本发明涉及水下机器人路径跟踪方法，属于水下机器人路径跟踪控制方法，主要涉及一种基于强化学习的水下机器人路径跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：建立水下机器人运动数学模型；步骤二：采用强化学习控制方法对水下机器人运动模型进行学习；步骤三：对强化学习后的数学模型进行路径跟踪。本发明与现有技术相比，具有如下有益效果：本发明通过使用Q学习方式，对水下机器人控制精度、训练时长等问题都有了大幅度的提升；本发明将神经网络强化学习参数优化方法与路径跟踪控制方法相结合，对改进前具有一定的提升效果，能够根据
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114721408 A
(43)申请公布日 2022.07.08
(21)申请号 202210401051.X
(22)申请日 2022.04.18
(71)申请人 哈尔滨理工大学
地址 150080
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