一种基于目标检测与强化学习的海底电缆巡检方法

本发明提出一种基于目标检测与强化学习的海底电缆巡检方法，包括以下步骤；步骤一、搭建海底电缆巡检仿真平台，对海底环境、电缆模型和自主水下机器人AUV模型进行建模；步骤二、将海底电缆巡检任务建模为马尔可夫决策过程，采用SAC算法框架，设计动作空间与奖励函数，并融合海底电缆巡检跟踪算法的目标检测算法设计状态空间；步骤三、在仿真平台进行深度强化学习模型的算法训练和验证，使AUV学习巡检策略；本发明通过搭建海底仿真环境进行控制算法的训练与验证，从而降低自主水下机器人训练成本，减少潜在风险，并加速算法的优化过程，为实地实验做好前期准备，使得AUV能够在训练所得模型的控制下，在深海区域进行稳定且高效的海底电缆巡检跟踪任务。