一种基于脉冲神经网络的无人水下航行器类脑避障决策方法、装置及存储介质

本发明公开了一种基于脉冲神经网络的无人水下航行器类脑避障决策方法、装置及存储介质，该方法包括：获取无人水下航行器与水下环境交互的状态信息；利用所设计的脉冲神经网络模型，进行无人水下航行器类脑避障决策。所设计的脉冲神经网络模型包括：设计脉冲神经元软复位膜电位更新机制来体现神经元膜电位的变化；设计脉冲编解码器进行连续信息和脉冲序列信息的转换；设计脉冲神经网络模型，该模型融合软复位脉冲Actor网络和深度Critic网络。本发明融合脉冲神经网络的能耗优势和深度强化学习的决策优势，确保无人水下航行器具有低能耗、时间连续、可持续且安全可靠的水下避障能力，对于实现复杂未知水下环境下无人水下航行器的自主避障具有重要应用价值。