深度强化学习求解移动机器人端到端导航问题的研究综述.pdfVIP

ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2024，60（14）1

⦾热点与综述⦾

深度强化学习求解移动机器人端到端导航问题的研究综述

111111，21

何丽，姚佳程，廖雨鑫，张文智，卢赵清，袁亮，肖文东

1.新疆大学智能制造现代产业学院（机械工程学院），乌鲁木齐830017

2.北京化工大学信息科学与技术学院，北京100029

摘要：自主导航是移动机器人完成复杂任务的前提和基础，传统的自主导航系统依赖于地图的精度，无法适应高

度复杂的作业和服务场景。移动机器人不依赖先验地图信息，通过深度强化学习与环境交互学习能够自主决策的

端到端导航方法成为新的研究热点。大多数现有的分类方法不能全面地总结端到端导航问题的挑战和机遇，根据

端到端导航系统的特点，将导航问题的挑战归结为导航智能体感知能力差、学习效率低和导航策略泛化能力弱等关

键问题，阐述了端到端导航系统的研究现状和发展趋势，分别详细介绍了近年来针对这些关键问题的代表性研究成

果，并对其优势和不足进行了归纳总结。最后，从视觉语言导航、多智能体协同导航、融合超分辨率重建图像的端到

端导航和可解释性端到端导航等方面展望了移动机器人端到端导航的未来发展趋势，为移动机器人端到端导航的

研究和应用提供一定的思路。

关键词：端到端导航；深度强化学习；感知能力；学习效率；泛化能力

文献标志码：A中图分类号：TP242doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2312-0256

ResearchReviewonDeepReinforcementLearningforSolvingEnd-to-EndNavigationProb-

lemsofMobileRobots

111111，21

HELi,YAOJiacheng,LIAOYuxin,ZHANGWenzhi,LUZhaoqing,YUANLiang,XIAOWendong

1.SchoolofIntelligentManufacturingandModernIndustry(SchoolofMechanicalEngineering),XinjiangUniversity,

Urumqi830017,China

2.CollegeofInformationSciencesandTechnology,BeijingUniversityofChemicalTechnology,Beijing100029,China

Abstract：Autonomousnavigationistheprerequisiteandfoundationformobilerobotstoaccomplishcomplextasks.

Traditionalautonomousnavigationsystemsrelyontheaccuracyofmapsandcannotadapttohighlycomplexindustrial

andservicescenarios.End-to-endnavigationmethodsformobilerobotsthatdonotrelyonapriorimapinformationandare

abletomakeautonomousdecisionsthroughdeepreinforcementlearning,andenvironmentinteractionlearninghavebecome

anewresearchhotspot.Mostexistingclassificationscannotcomprehensivelysummarizethechallengesandopportunities