基于深度学习的路径规划算法

基于深度学习的路径规划算法可以使用卷积神经(CNN)或者循环神经网络(RNN)来处理输入数据，并通过学习得到路径规的决策。一种常见的方法是CNN来提取地图或者传感器数据的特征，然后使用RNN来进行路径规划决策。

具体来说，可以将地图或者传感器数据作为输入，经过卷积层提取特征，然后通过全连接层将特征映射到路径规的决策空间。训练时可以使用已知的路径数据作为标签，通过最小化预测路径与真实路径之间的差距来优化网络参数。

另外，还可以使用强化学习的方法来进行路径规划。通过构建一个智能体(agent)，将路径规划问题转化为一个马尔可夫决策过程(MDP)，智能体根据当前状态和环境反馈选择一个动作，通过与环境的交互来不断优化路径规划策略。

总的来说，基于深度学习的路径规划算法可以通过学习地图或者传感器数据的特征，并结合强化学习方法来实现智能的路径规划决策。