强化学习全局路径规划

强化学习全局路径规划是将强化学习应用于机器人路径规划的一种方法。它通过将机器人视为智能体，环境为机器人的运动空间，动作为机器人的运动方式，奖励为机器人到达目标的程度来建立起一个强化学习模型，从而实现机器人自主规划路径的目的。相比传统的路径规划方法，强化学习全局路径规划不需要对环境进行过多的建模和假设，具有更强的泛化能力和适应性。