基于神经网络的无人船路径规划和仿真文献综述

无人船作为一种智能化、自动化的海上航行平台，在海洋资源开发、环境监测、海上搜救等领域展现出巨大潜力。

路径规划作为无人船自主航行的关键技术之一，直接关系到无人船的航行安全性和任务执行效率。

本文针对无人船路径规划问题，对基于神经网络的路径规划方法和仿真技术进行了综述。

首先介绍了无人船路径规划的概念、基本模型和研究意义，接着重点概述了传统路径规划方法（如A算法、Dijkstra算法、人工势场法等）和基于神经网络的路径规划方法（如深度强化学习、模仿学习等）的研究现状，并分析了各种方法的优缺点。

随后，对无人船路径规划仿真平台的构建、仿真环境的搭建、仿真结果的评估等方面进行了探讨。

最后，总结了无人船路径规划与仿真技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：无人船；路径规划；神经网络；仿真平台；深度强化学习

随着海洋资源开发和利用的不断深入，无人船作为一种高效、灵活的水面航行平台，在海洋工程、军事、科研等领域发挥着越来越重要的作用。

无人船路径规划是指在已知环境信息和任务目标的情况下，为无人船规划出一条从起点到终点，同时满足避障、航行时间最短、能耗最低等约束条件的最优航线。

无人船路径规划主要涉及以下几个关键概念：
1.环境模型:描述无人船航行区域的环境信息，包括障碍物位置、水深、海流等。