【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人，尤其涉及一种水下机器人路径规划方法和装置。
技术介绍
1、随着全球人口的增长，人类对于海洋渔业资源的需求逐渐增加。海洋牧场网箱巡检不仅关乎着养殖生物的健康和养殖环境的稳定，更直接关系到海洋资源的可持续利用和海洋生态系统的保护。传统的巡检方法往往依赖于人工操作或简单的机械设备，效率低下、成本高昂、无法满足实时监测的需求，且易受环境条件的限制。采用水下机器人进行水下巡检被广泛认为是一种可行的方案，然而，在复杂的海洋环境下，如何快速、高效的生成一条最优的巡检路径仍然值得不断探索。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种水下机器人路径规划方法和装置，用以解决现有技术中的水下巡检路径规划方法在复杂环境中的路径规划效率和准确性较低的缺陷。
2、第一方面，本专利技术提供一种水下机器人路径规划方法，包括：
3、获取水下机器人当前时刻的状态空间，所述状态空间包括位置信息和航向信息；
4、将所述状态空间输入至预先构建的多智能体强化学习模型中，得到所述多智...
【技术保护点】
1.一种水下机器人路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述多智能体强化学习模型的确定过程包括：
3.根据权利要求2所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述确定目标起点和目标终点，基于差分进化粒子群优化DE-PSO算法从所述目标起点至所述目标终点进行全局路径搜索，得到初始路径，包括：
4.根据权利要求3所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述每一粒子的速度更新公式如下：
5.根据权利要求2所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述利用双深度Q网络DD...
【技术特征摘要】
1.一种水下机器人路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述多智能体强化学习模型的确定过程包括：
3.根据权利要求2所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述确定目标起点和目标终点，基于差分进化粒子群优化de-pso算法从所述目标起点至所述目标终点进行全局路径搜索，得到初始路径，包括：
4.根据权利要求3所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述每一粒子的速度更新公式如下：
5.根据权利要求2所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述利用双深度q网络ddqn对初始多智能体强化学习模型进行训练，包括：
6.根据权利要求5所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述多个奖励函数包括到达目...
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