一种基于改进探索率DQN的港口引航无人艇智能路径规划方法及系统

本发明公开了一种基于改进探索率DQN的港口引航无人艇智能路径规划方法及系统。该方法通过改进的DQN算法，采用评估网络与目标网络优化Q值估计，并设计基于奖励趋势的自适应探索率调整策略。构建融合距离、偏航、路径效率及避碰规则奖励的多维度奖励函数，量化《国际海上避碰规则》的合规性约束，结合四元动态船舶领域模型生成安全路径。系统输入状态向量，输出多个航向角动作的Q值，选择最大Q值对应的航向角调整路径。通过激光雷达、GPS及AIS数据融合获取环境信息，输入训练后的网络得到路径，并基于三次贝塞尔曲线拟合生成平滑轨迹。本发明显著提升了无人艇在复杂港口环境下的路径规划性能，为港口引航无人艇的智能导航提供高效解决方案。