本文探讨了基于强化学习的多种控制系统，包括用于摇摆和平衡任务的SAC算法、车辆轨迹控制的深度强化学习方法、自主驾驶的动态学模型及其控制器，以及移动机器人路径跟踪控制器的创新方案。这些研究展示了强化学习在复杂环境中的应用，提升了系统性能和安全性。

本文提出一个基于深度强化学习的模块化框架，用于内河自主船舶控制，包含高级路径规划与低级路径跟踪两层DRL代理：前者考虑船舶、规则与航道几何，后者处理浅水及风浪流影响，并在下易北河用真实AIS轨迹验证。文章还综述了DRL在流控制、AUV自适应控制、船舶导航等领域的应用及并行加速方法。

本文综述深度强化学习在自动驾驶与机器人控制中的应用，包括简化车辆微观模拟与优化交通控制策略、用SAC与AIRL实现赛道跟踪、生成移动机器人导航路径、数据高效学习车辆轨迹控制、用Q-Learning校准路径跟踪误差、层次运动规划与漂移控制、端到端无人赛车控制及双臂机器人跟踪控制，均验证了有效性与鲁棒性。