基于增量正则化网络的自主水下航行器控制方法和系统

基于增量正则化网络的自主水下航行器控制方法和系统，属于智能控制技术领域，解决传统的路径规划算法在面对复杂环境时，容易出现计算效率低下和实时性不足问题。本发明的方法包括：在利用历史数据训练深度强化学习模型时引入L2正则化方法，快速实现路径的实时规划；引入增量路径动态决策机制，提取所训练的深度强化学习模型的参数，按批次对模型参数进行LoRA微调，使模型能够在自主水下航行器的运动过程中动态更新其Q值函数。基于深度强化学习方法，为自主水下航行器设计增量路径决策网络，使其在运动过程中根据获取到的新信息进行增量决策。本发明适用于复杂环境下自主水下航行器的自主路径规划。