简介： 本发明公开了一种基于视觉深度估计的无人水下航行器自主决策控制方法，包括：实时提取水下航行器拍摄到的视频图像，将视频图像分帧处理后输入至几何分析深度估计网络进行处理，对图像的深度特征进行提取，获得水下航行器与障碍物的距离和轮廓特征信息、并将其合成深度图像；将连续多帧深度图像输入至自主决策控制网络中，采用卷积神经网络提取整合深度图像的深度特征，将深度特征作为状态信息输入至强化学习网络中进行训练，经不断迭代优化获得对应于水下航行器的线速度和角速度。