基于深度学习的清淤机器人智能控制方法及系统

本发明提供基于深度学习的清淤机器人智能控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，包括通过多源传感器采集环境信息，利用卷积神经网络和循环神经网络提取环境特征，建立清淤机器人作业环境的三维动态模型；基于该模型和分层奖励函数，利用深度确定性策略梯度算法训练双重神经网络，得到智能控制策略模型；该模型输出的运动轨迹经基于路径长度和能耗的双目标信息素更新策略的改进蚁群算法优化后，输入分层模型预测控制器，实现对清淤机器人推进器和清淤装置的协同控制；本发明有效提高了清淤机器人的作业效率和能源利用率，降低了清淤成本。