1.引言
水下无人航行器（Unmanned Underwater Vehicle, UUV）的三维路径规划与避障是海洋工程领域的核心问题，其目标是在复杂水下环境（含礁石、沉船等静态障碍物及洋流等动态干扰）中，自主生成一条从起点到目标点的最优路径（满足最短距离、最低能耗等约束），并实时避开障碍物。强化学习（Reinforcement Learning, RL）中的Q-learning算法因无需预先建模环境动态特性、具备自主学习能力，成为解决该问题的有效方法。
2.算法仿真效果演示
3.数据集格式或算法参数简介
gridSize = 15; % 环境网格大小（三维） startPos = [2, 2, 8]; % 起始位置 [x,y,z] goalPos = [13, 13, 14]; % 目标位置 [x,y,z] numObstacles = 30; % 障碍物数量 maxEpisodes = 2000; % 训练轮数 maxSteps = 200; % 每轮最大步数 learningRate = 0.1; % 学习率 discountFactor = 0.99; % 折扣因子 explorationRate = 1.0; % 探索率 minExplorationRate = 0.01; % 最小探索率 explorationDecay = 0.995; % 探索率衰减率 collisionPenalty = -100; % 碰撞惩罚 goalReward = 100; % 到达目标奖励 distanceWeight = 0.05; % 距离奖励权重
4.算法涉及理论知识概要
强化学习的核心是智能体（Agent）与环境（Environment）的交互学习。在UUV路径规划中：
智能体：UUV 本身，负责感知环境状态并执行动作；
环境：三维水下空间，包含起点、目标点、静态/动态障碍物、洋流等；
状态（State, s）：UUV在环境中的位置、姿态、与障碍物的相对距离等信息；
动作（Action, a）：UUV的运动决策（如前进、后退、上升、下降等）；
奖励（Reward, r）：环境对动作的反馈（如靠近目标得正奖、碰撞障碍物得负奖）；
策略（Policy, π）：智能体从状态到动作的映射（即 “在状态s下选择动作a的概率”）。
UUV的目标是通过不断与环境交互，学习到最优策略π*，使从起点到目标点的累积奖励最大化。