机器人运动控制：强化学习在机器人控制中的应用_（13）.强化学习在机器人路径规划中的应用.docx
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强化学习在机器人路径规划中的应用
在上一节中，我们介绍了机器人运动控制的基本概念和方法。这一节，我们将深入探讨如何利用强化学习技术来优化机器人的路径规划。强化学习是一种通过试错学习（trial-and-errorlearning）来训练智能体（agent）在特定环境中做出最优决策的方法。在机器人路径规划中，强化学习可以帮助机器人在复杂环境中找到从起点到终点的最优路径，同时考虑路径的效率、安全性和其他约束条件。
强化学习基础
在开始探讨强化学习在路径规划中的应用之前，我们先回顾一下强化学习的基础概念。强化学习涉及以下几个关键元素：
智能体（Agent）：
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