End-to-End AUV Local Motion Planning Method Based on Deep Reinforcement Learning

This study aims to solve the problems of sparse reward, single policy, and poor environmental adaptability in the local motion planning task of autonomous underwater vehicles (AUVs). We propose a two-layer deep deterministic policy gradient algorithm-based end-to-end perception–planning–execution me...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Xi Lyu, Yushan Sun, Lifeng Wang, Jiehui Tan, Liwen Zhang
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2023-09-01
سلاسل:	Journal of Marine Science and Engineering
الموضوعات:	autonomous underwater vehicle (AUV) deep deterministic policy gradient (DDPG) deep reinforcement learning (DRL) local motion planning
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/2077-1312/11/9/1796
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!