本文提出了一种基于强化学习的路径生成方法，旨在提升移动机器人在未知环境中的导航能力。该方法利用深度马尔可夫模型生成预测路径点，并通过运动微调确保安全性。实验结果显示，该方法在模拟和物理平台上均优于传统导航方法。
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