一种基于改进Q学习算法的无人艇航迹规划方法

本发明公开了一种基于改进Q学习算法的无人艇航迹规划方法，通过建立栅格化海图，获取目的地位置坐标、障碍物的位置坐标，栅格单元所处位置的水深；并根据水面自主航行器的运动数学模型获取本船位置坐标，这样能够最大程度的反映出海洋的真实环境，据此建立包括碰撞与抵达奖励函数、深水区浅水区奖励函数、航路转向点奖励函数和最优路线奖励函数的Q学习算法的奖励函数，进而基于Q学习算法获取USV的最优路径，以实现对无人艇的航迹规划。本发明旨在通过Q学习算法综合考虑路径长短、深、浅水区、航路转向点等多因素要求，进行多目标优化，从而为USV进行真实海况下的航迹进行规划。