Para el problema de las búsquedas de objetivos de AUV en entornos submarinos desconocidos, se propone un algoritmo de búsqueda de objetivos para AUV basado en un mapa de percepción en tiempo real. Se establecen mapas de percepción en tiempo real, que incluyen mapas de probabilidad de existencia de objetivos, mapas de incertidumbre y mapas de feromonas, así como sus reglas de actualización. Se establecen mapas de fuentes de atracción y mapas de estado de búsqueda basados en la información ambiental detectada por el AUV. Los mapas se utilizan para que el AUV busque áreas de esquina que son desconocidas en gran medida y áreas con baja cobertura alrededor de la ubicación actual. Al mismo tiempo, se establece un mecanismo de liberación de feromonas de atracción y re-visita combinando un algoritmo de red de excitación neuronal para hacer que el gradiente se propague en el mapa de feromonas. Al establecer una función de ingresos de búsqueda basada en mapas de percepción en tiempo real, se establece un método de toma de decisiones de búsqueda de AUV. Cuando el AUV encuentra un objetivo sospechoso, se acerca al objetivo sospechoso. La planificación de la trayectoria del AUV se lleva a cabo a través de un método mejorado de campo potencial artificial. Se realiza la confirmación a corta distancia del objetivo y la evitación de obstáculos en el proceso de búsqueda. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo tiene una alta eficiencia de búsqueda. Además, cuando el objetivo existe en un área de esquina, la probabilidad de que el AUV busque rápidamente el objetivo es rápida y factible.