本文介绍了如何使用强化学习方法和深度 Q 网络等算法，使得机器人可以在未知环境中进行自主导航的任务。我们还利用模拟环境对机器人代理的行为和性能进行了验证和分析。

Feb, 2023

自适应在线路径规划和深度强化学习的无人机机器人在未知环境中更高效地探测目标。

Feb, 2024

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

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

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

通过深度强化学习方法训练，可直接应用于未知的虚拟和实际环境中的地面移动机器人的无地图运动规划器。

Mar, 2017

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

本文介绍了一种基于深度强化学习和 LSTM 的算法，可以在不使用特定行为规则的情况下，学习各种类型的动态代理之间的避碰。通过仿真和在全自主机器人车辆上的实验，证明了该算法随着代理数量的增加能够更好地执行避碰，并且不需要使用 3D 激光雷达。

May, 2018

本文提出了一种基于强化学习的路径生成（RL-PG）方法，以用于移动机器人导航，无需事先探索未知环境。该方法采用深度马尔可夫模型优化的 RL 算法生成多个预测路径点，通过运动微调模块 fine-tuning 机器人的运动以确保跟踪预测点时的安全。通过在模拟和物理平台上的部署，证明本文提出的方法有效并且其成功率更高于 DWA-RL 和传统的 APF 导航方法。

Oct, 2022

通过应用深度强化学习在工业 UR10e 机器人上的研究，我们发现近端策略优化比深度 Q 学习具有更好、更稳定的策略，而且使用更少的数据。

Aug, 2023