本发明公开了基于最大熵的演员‑评论家框架的AUV运动规划方法，包括以下步骤：S1：构建AUV操纵性模型；S2：确定AUV的状态空间与动作空间；S3：基于MDP决策过程，提出基于最大熵的强化学习算法，构建神经网络结构，搭建AUV运动规划系统；S4：设置一个综合的奖励函数来评估AUV决策的优劣，指导AUV完成运动规划任务的目标：在躲避障碍物到达目标点的同时，航行路程及所用时间达到最优；S5：通过自交互训练获得最优策略，保存训练好的神经网络参数，将最优策略对应的具体指令传递给下位机，最终实现感知‑规划‑控制的运动规划过程；本发明能够发现到达目标位置的多种策略，在应对各种突发态势时有较好的鲁棒性，且能在多约束的条件下顺利完成指定任务。