25年CH计算机科学与技术-强化学习在智能机器人路径规划中的应用研究-约12653字符终版.docx

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I摘要随着人工智能技术的快速发展，智能机器人在复杂动态环境中的路径规划问题成为研究热点。传统路径规划方法在面对非结构化、不确定性和高维状态空间时存在局限性，而强化学习作为一种数据驱动的优化方法，能够通过与环境交互自主学习最优策略，为解决这一问题提供了新思路。本研究旨在探索强化学习在智能机器人路径规划中的应用潜力，提出了一种基于深度强化学习的路径规划算法，该算法结合深度神经网络和 Q 学习框架，通过引入注意力机制提升对复杂环境特征的感知能力，并设计了自适应奖励函数以平衡探索与利用过程。实验采用模拟环境与真实机器人平台相结合的方...

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