基于深度学习的智能机器人路径规划优化研究

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中图分类号：TP242文献标志码：A

智能机器人技术的快速发展使其在多个领域的应用日益广泛，尤其在工业制造、智能物流、自动驾驶和医疗辅助等方面，路径规划是机器人进行自主移动和高效作业的核心环节。传统路径规划方法主要基于图搜索算法（例如 A* 、Dijkstra）或随机采样方法（例如快速随机树、概率路线图法（ProbabilisticRoadmapMethod，PRM)），这些方法虽然在静态环境中效果良好，但是在复杂动态环境中容易陷入局部最优，计算复杂度较高，不能适应实时决策需求。（剩余7966字）

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