深度学习在路径规划与轨迹规划领域应用的缺陷

深度学习在路径规划与轨迹规划领域应用的缺陷主要有以下几个方面：

1. 训练数据不足：深度学习需要大量的训练数据才能达到较好的效果，但在路径规划与轨迹规划领域，由于实际场景的复杂性和多样性，很难收集到充足的训练数据。

2. 处理实时性问题的挑战：路径规划与轨迹规划通常需要实时处理，而深度学习算法的计算复杂度较高，难以在实时性要求比较高的场景下得到应用。

3. 缺乏可解释性：深度学习模型通常是黑盒模型，模型内部的运算过程难以被解释或理解，这在路径规划与轨迹规划等需要解释结果的领域很难得到应用。

4. 鲁棒性问题：深度学习算法对数据的噪声敏感，当输入数据出现偏差或异常时，算法容易出现错误的预测结果，这在路径规划与轨迹规划等对准确性要求较高的领域会造成问题。

因此，在路径规划与轨迹规划等领域中，深度学习算法需要与传统的规划算法相结合，充分利用它们各自的优点，以实现更好的效果。