利用神经网络在机器人路径规划中的应用有不同的输入、输出和环境，不同的网络架构能够提供解决方案。

Jul, 2022

本文研究了在自动驾驶车辆领域中，传感器技术、通信、安全、人工智能、机器学习、路线规划等多方面的应用，重点阐述了一种基于深度强化学习的层次运动规划方法，并以车跟、车道保持、轨迹跟踪、融合和交通压力等不同场景的自动驾驶为例，总结了现有解决方案的优缺点并提出未来研究方向和挑战。

Jan, 2020

该论文旨在综述智能车辆的规划方法，介绍了管道规划和端到端规划方法，并探讨了挑选算法和训练方法的不同考虑因素以及当前的挑战和未来方向。

Mar, 2023

本文采用一种数据驱动的策略和基于图像的规划，应用于 3D 环境中的导航系统，通过机器学习方法实现了图像哈希表上的最短路径规划，比传统符号算法更优秀。

Jul, 2020

评估了具有深度 Q-Learning 和 Deep DQN 结构的机器学习算法，以解决自主移动机器人避开障碍物的路径规划问题。

Oct, 2023

自动驾驶有潜力彻底改变个人、公共和货物运输的机动性。通过准确感知环境并利用可获得的传感器数据，自动驾驶需要规划一条安全、舒适和高效的运动轨迹。为了提高安全性和前进步伐，许多研究依赖于预测周围交通的未来运动。模块化的自动驾驶系统通常将预测和规划作为顺序独立的任务处理。然而，这种方法虽然考虑到了周围交通对自车的影响，却未能预测交通参与者对自车行为的反应。最近的研究表明，将预测和规划整合为相互依赖的联合步骤是实现安全、高效和舒适驾驶的必要条件。本研究系统回顾了基于深度学习的预测、规划和集成预测规划模型的最新进展。考虑到模型架构、设计和行为方面，综合了集成的不同方面，并将它们相互关联。此外，我们讨论了不同集成方法的意义、优势和限制。通过指出研究中的空白、描述相关的未来挑战以及突出研究领域的趋势，我们确定了未来研究的有希望的方向。

Aug, 2023

本文提出一种利用深度强化学习的自主驾驶行为规划模型，通过预测未来交通情况，将高层行为规划接口化，并通过循环规划策略进行实验验证。

Apr, 2023

利用深度神经网络和强化学习技术，结合蒙特卡罗方法和分层控制策略，解决了复杂动态环境下行车规划的问题，提出了一种用于道路自动驾驶的方案。该方案使用 LTL 约束条件和控制策略，训练神经网络，在规避交通事故、遵守交通规则的前提下，行驶到指定的终点。

Mar, 2017

本研究通过比较监督式学习与强化学习算法，提出了一个适用于动作规划领域的 DDPG-MP 算法，该算法有助于解决运动规划中数据不足的问题，并在新领域的规划中实现了较快速度。

Jun, 2019

使用深层强化学习训练神经网络来实现自动驾驶规划栈中的控制系统，不仅使模拟环境中的自动驾驶汽车能够在没有障碍物的情况下平稳、安全地行驶，在真实世界城市中也能表现出良好的泛化能力。

Jul, 2022