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摘要
人工智能技术的快速发展推动了移动机器人在各个领域的广泛应用。路径规
划是移动机器人的关键技术，主要目标是在遵循安全性、实时性的前提下，在环
境中找到一条到达目的地的最短路径。传统的路径规划算法通常需要建立先验地
图进行路径规划，且在面对复杂多变的环境时难以实现。而基于深度强化学习的
移动机器人路径规划方法，可在无先验地图情况下，学习优化策略来自适应未知
环境，但其尚存在样本利用率低、探索效率低等问题。因此，本文针对静态和动
态场景下的移动机器人路径规划问题，提出两种改进的深度强化学习算法。主要
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