【摘 要】
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面向高随机、多动态障碍物复杂环境下的路径规划任务,提出了一种基于多目标强化学习的水下无人潜航器路径规划方法。首先,在考虑随机目标与多动态障碍物的路径规划主场景基础上,构建多个子目标（动态避障、目标接近）场景;其次,提出基于集成学习与PER-DDQN的路径规划框架;最后,利用人工势场法改进并优化路径规划框架的多目标策略集成方式。实验结果表明,相比于传统路径规划方法,该方法具有更高的路径规划成功率和更
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面向高随机、多动态障碍物复杂环境下的路径规划任务,提出了一种基于多目标强化学习的水下无人潜航器路径规划方法。首先,在考虑随机目标与多动态障碍物的路径规划主场景基础上,构建多个子目标（动态避障、目标接近）场景;其次,提出基于集成学习与PER-DDQN的路径规划框架;最后,利用人工势场法改进并优化路径规划框架的多目标策略集成方式。实验结果表明,相比于传统路径规划方法,该方法具有更高的路径规划成功率和更短的路径长度。
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