基于D3QN的无人船自适应路径规划方法、设备及存储介质

摘要

本发明属于无人船路径规划领域，通过学习的方式使无人船进行自适应的路径规划。主要包括：构建无人船模型，将无人船放在仿真环境下航行；无人船按照行为空间的行为随机探索；通过无人船的深度相机获取环境图像信息，通过定位系统获取无人船位置信息，将探索得到的数据存放到优先经验回放池；将回放池的数据提取进行D3QN网络的训练；将训练好的网络模型加载到实际无人船中，进行真实环境路径规划。本发明可以在不需要先验信息的情况下，使路径规划精度高，碰撞率小，无人船的自适应能力强。