在传统的路径规划方法中,行星车的所有行为都是地面人员事先定义好的.但行星车的作业环境不是完全已知的,这就需要行星车具备一定的对环境变化自适应和自学习能力.为了进一步实现行星车的自主决策,并解决传统人为规划框架中过于依赖地图信息的问题,基于深度强化学习理论提出了端到端的路径规划方法,直接从传感器信息映射出动作指令再发布给行星车.首先使用CNN和LSTM处理雷达和相机的信息,通过比较DQ、Double DQN、Dueling DQN和PER算法的优点,采用D3QN PER算法,训练行星车自动路径规划,最后在静态障碍环境中进行了仿真验证实验,试验表明D3QN PER算法对火星车在不同环境均具有适应性.