基于深度强化学习的路径规划方法研究是近年来智能系统与机器人领域的热点方向之一。该方法通过结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，使智能体能够在复杂动态环境中自主学习和优化路径规划策略。深度强化学习利用神经网络对状态空间进行高效表示，并通过与环境的交互不断优化策略函数，从而克服传统路径规划算法在动态不确定性环境中的局限性。典型的算法框架包括DQN、DDPG、PPO等，这些方法通过设计合理的奖励函数和状态表示，能够有效解决路径规划中的局部最优、避障及动态适应等问题。该研究方向在无人驾驶、物流机器人、无人机导航等领域展现出广阔的应用前景，但同时也面临着样本效率低、训练稳定性差、真实环境迁移难等挑战。未来的研究重点将集中在提高算法效率、增强泛化能力以及实现仿真到现实的迁移学习等方面。