一种基于点云的AUV路径规划方法

本发明设计了一种基于点云的AUV路径规划方法，针对多个AUV潜航器的集群控制问题，通过端到端的强化学习，AUV智能体能够在复杂海洋环境中实现路径规划、避障和目标跟踪等任务。创新点在于使用改进的SAC算法，通过简单的奖励函数实现了智能体复杂运动能力，克服了传统AUV训练成本高、时间长的难题。同时，设计了领航‑跟随机制，领航潜航器负责环境感知和避障，跟随潜航器保持队形完成探测任务。物理引擎Gazebo和ROS系统用于构建逼真的海洋环境和控制系统，实验验证了该方法在集群控制中的有效性，提升了AUV的环境探索能力。