PathRL：一种基于深度强化学习的端到端避障路径生成方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用深度强化学习 (DRL) 的机器人导航，可以提高移动机器人的性能。然而，现有的基于 DRL 的导航方法主要集中于训练一个直接命令机器人进行低级控制的策略，导致机器人在长期执行过程中速度不稳定、轨迹不平滑。我们提出了一种名为 PathRL 的新型 DRL 方法，通过训练策略来生成机器人的导航路径，具有更高的成功率和减少了角度旋转变异性的优势，实现了稳定和流畅的机器人移动。
介绍了一种名为 PathRL 的新型深度强化学习方法，通过训练策略生成机器人导航路径，提高了移动机器人性能，具有更高的成功率和减少角度旋转变异性的优势，实现了稳定和流畅的机器人移动。
