标题：基于未来状态预测的无人水面艇的自主路径规划
作者：翟长攀1；周红坤2 李胜苍2；刘靖逸1 李恒宇1
作者单位：1 上海大学机电工程与自动化学院，上海 200444；2 海洋工程装备检测试验技术国家工程实验室，云南 昆明 650216
关键字：无人水面艇；深度强化学习；未来状态；强迟滞性
摘要：相较于其他类型的无人系统，无人水面艇具有大惯性、强迟滞性的特点，这导致无人水面艇的状态转移不符合马尔可夫性，进而降低强化学习算法的收敛速度。为解决这一问题，提出一种基于未来状态预测的无人水面艇的自主路径规划算法，通过未来状态预测模块学习环境的状态转移函数，预测无人水面艇下一时刻的状态，将当前时刻的状态与预测状态融合作为最终状态，输入到强化学习决策网络中。仿真结果表明，该算法能够有效缓解无人水面艇的状态转移不符合马尔可夫性的问题，提高网络收敛速度。