基于强化学习的清淤策略优化方法及系统

本发明提供一种基于强化学习的清淤策略优化方法及系统，涉及智能水域清淤技术领域，包括对采集的图像进行多尺度分解、自适应直方图均衡化、对比度优化和边缘锐化处理，获得优化后的清淤环境图像；然后基于优化后的图像构建三维体素网格模型，并建立环境干扰源数学模型和淤泥分布的动态演化规律；最后将图像特征输入清淤策略优化网络，通过与仿真环境交互，基于双重时序差分算法更新网络参数，生成清淤机器人的运动轨迹规划方案和作业参数配置方案，并根据实际清淤效果在线优化价值函数。本发明能够有效提高清淤效率，降低清淤成本。