融合注意力机制的双深度Q网络动态路径规划方法

本发明涉及一种融合注意力机制的双深度Q网络动态路径规划方法，属于路径规划技术领域。本发明通过改进DDQN算法，结合注意力机制和自适应奖励机制，提出了一种适用于复杂动态环境的路径规划方法。该方法包括以下创新点：1)引入自适应奖励机制，动态调整路径长度、碰撞规避和能耗的权重，确保路径规划的安全性和效率；2)在网络结构中嵌入注意力机制，增强对关键环境信息的聚焦能力，提升决策精度；3)采用优先级经验回放策略，加速模型收敛；4)设计动态探索策略，根据训练进度自适应调整探索率。本发明能够有效提升路径规划的效率和质量，适用于自动驾驶、机器人导航等动态环境中的路径规划任务。