基于迁移强化学习的机器人最优路径算法研究文献综述

文献综述

文 献 综 述1. 前言随着科技的发展，机器人的应用越来越广泛。

机器人是指能够执行各种任务的人造自动装置，主要目的是协助甚至取代人类执行重复性的任务，或从事环境受限的工作[1]。

机器人在提高工作效率、减轻劳动强度等方面具有显著优势，因而得到了广泛的应用。

例如在工业生产中，机器人拥有更强的生产能力，可以加快产品更新换代，提供更安全的工作环境，从而提高企业竞争力。

为了主动应对新的产业模式、新的国际形势，从2017年2月，教育部积极推进新工科建设，目的培养造就一批创新型工程科技人才，增加国际竞争力。

而机器人竞赛因其具有前沿性、综合性、实践性等特点，成为了培养创新型人才的主要手段和重要突破口[2]。

随着机器人应用需求的提高，如何提高移动机器人的自主决策能力，使其适应各种任务环境并能自主完成各种给定任务，具有重大的研究价值。

因此，世界各国都在研究具有较高自主性和智能化的移动机器人[3]。

移动机器人的路径规划一直是机器人领域的热门话题，也是机器人自主导航的关键所在[4]。