强化学习属于全局路径规划还是局部路径规划

强化学习可以应用于全局路径规划和局部路径规划，具体取决于具体的应用场景和问题需求。

在全局路径规划中，强化学习可以用于在给定环境和目标的情况下，通过与环境的交互学习到一个全局最优路径。它可以通过试错的方式，根据当前状态和奖励信号，学习选择合适的行动以寻找到达目标的最佳路径。这种方法可以在复杂的环境中找到全局最优解，并且具有一定的泛化能力。

而在局部路径规划中，强化学习可以用于实时导航和避障。机器人通过感知环境、获取状态信息，并根据当前状态选择合适的行动来执行局部路径的规划和调整。强化学习可以通过不断与环境交互，学习到一种策略，使机器人能够避开障碍物、绕过动态障碍物，并在实时变化的环境中找到一条安全有效的路径。

因此，强化学习可以同时应用于全局路径规划和局部路径规划，根据具体的问题和要求来选择使用的方式。它能够为移动机器人的路径规划提供一种灵活、智能的解决方案。

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