动态环境中的移动机器人导航的深度强化学习:一篇评论
Yingjie Zhu1, Wan Zuha Wan Hasan1, Hafiz Rashidi Harun Ramli1
1Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Serdang 43400, Selangor, Malaysia.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 19, 2025
概括
深度强化学习 (DRL) 显示出在动态环境中移动机器人导航的前景. 本研究分析了DRL算法,确定了趋势,并提出了改善现实世界的适应性和性能的未来方向.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 深度强化学习 (DRL) 对于移动机器人在动态环境中的导航至关重要.
- 目前的DRL模型由于简化培训而在现实场景中难以通用和适应.
- 挑战包括复杂的任务,动态障碍和多式联运数据融合.
研究的目的:
- 在动态环境中对移动机器人导航的经典DRL算法进行比较分析.
- 从最近的文献 (2021-2024) 中确定基于DRL的导航中的关键趋势和挑战.
- 概述未来的研究方向,以加强动态环境中的DRL.
主要方法:
- 基于价值,基于政策和混合DRL算法的比较分析.
- 对DRL用于机器人导航的最新研究 (2021-2024) 的系统审查.
- 识别趋势,局限性和未来的研究机会.
主要成果:
- 经典的DRL算法对实时导航具有明显的优势和局限性.
- 最近的研究主要集中在室内DRL导航上,室外和多机器人系统未得到充分探索.
- 关键的挑战包括sim-to-real转移和有效的传感器融合.
结论:
- 对于强大的现实世界移动机器人导航,DLR算法需要进一步开发.
- 未来的研究应该优先加强实时适应性,多式联络感知和协作学习.
- 解决sim-to-real转移和传感器融合对于实际部署至关重要.


