基于深度强化学习的路径规划算法研究主要聚焦于如何利用深度神经网络与强化学习相结合的方法来解决复杂环境下的路径规划问题。该算法通过智能体与环境的交互学习最优策略，能够适应动态变化的环境，并处理高维状态空间和动作空间。深度强化学习算法（如DQN、PPO、SAC等）通过端到端训练，直接从原始传感器数据或环境状态中提取特征，避免了传统路径规划方法中手工设计特征的局限性。此外，该研究还关注算法的泛化能力、实时性以及在实际机器人系统中的应用效果，旨在为自动驾驶、无人机导航、物流配送等领域提供更高效的解决方案。
