摘要：水質監測無人船對問題水域進行監測時,由于地形或天氣原因使工作人員無法在視野中對水質監測無人船實時操作,需要USV的自主路徑規劃到指定水位進行檢測。針對以上問題,本文提出利用無人船在未知水域中獲得障礙物的分布信息,通過用Q學習算法對數據訓練以規劃路徑,再利用BP神經網絡的反饋進行權值的調整得到獎勵值R,反饋給Q學習算法進行Q值迭代,其過程中選擇不同的動作方向使Q值達到最優,從而使路徑達到最優。最后通過實驗仿真驗證了該算法收斂速度更快,有效地提高路徑規劃效率,證明了該無人船路徑規劃算法的可行性。