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２０２４年５月机床与液压Ｍａｙ２０２４
第５２卷第９期ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＶｏｌ５２Ｎｏ９
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ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１３８８１２０２４０９０２０
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文献引用：房鹏程，周焕银，董玫君．基于深度强化学习的ＡＵＶ路径规划研究［Ｊ］．机床与液压，２０２４，５２（９）：１３４１４１．
Ｃｉｔｅａｓ：ＦＡＮＧＰｅｎｇｃｈｅｎｇ，ＺＨＯＵＨｕａｎｙｉｎ，ＤＯＮＧＭｅｉｊｕｎ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡＵＶｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．
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ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓ，２０２４，５２（９）：１３４１４１．
基于深度强化学习的ＡＵＶ路径规划研究
房鹏程，周焕银，董玫君
（东华理工大学机械与电子工程学院，江西南昌３３００００）
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有哪些信誉好的足球投注网站时间长，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ＤｕｅｌｉｎｇＤＱＮ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了经验蒸馏回放池，使智能体学习失败经验从而提高模
型前期的收敛速度和稳定性。仿真实验结果表明：所提出的算法比传统路径规划算法具有更高的实时性，规划路径更短，
在收敛速度和稳定性方面都优于标准的ＤＱＮ算法。
关键词：自主水下航行器（ＡＵＶ）；三维路径规划；深度强化学习；ＤｕｅｌｉｎｇＤＱＮ算法
中图分类号：Ｕ６７５７３
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡＵＶＰａｔｈＰｌａｎｎｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＲｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔＬｅａｒｎｉｎｇ
ＦＡＮＧＰｅｎｇｃｈｅｎｇ，ＺＨＯＵＨｕａｎｙｉｎ，ＤＯＮＧＭｅｉｊｕｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＥａｓｔＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
ＮａｎｃｈａｎｇＪｉａｎｇｘｉ３３００００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｖｅｈｉｃｌｅｓ（ＡＵＶ）ｉｎ３Ｄｍａｒｉｎｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｓｕｆｆｅｒｆｒｏｍ
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ｌｏｎｇｓｅａｒｃｈｔｉｍｅｓ，ｓｔｒｏｎｇｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｏｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ａｎｄｔｈｅｎｅｅｄｆｏｒｒｅｐｌａｎｎｉｎｇｗｈｅｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｃｈａｎｇｅｓ，ｗｈｉｃｈｆａｉｌｓｔｏｍｅｅｔ
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ｒｅａｌｔｉｍｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ．ＴｏｅｎａｂｌｅＡＵＶｓｔｏａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｌｙｌｅａｒｎｓｃｅｎｅ
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