查找"Deep Learning for Unmanned Aerial Vehicle Path Planning: A Review" （IEEE Access，2019年）

这篇论文主要综述了深度学习在无人机路径规划中的应用。作者指出，传统的无人机路径规划方法通常需要手工设计特征和规则，而深度学习可以通过学习大量数据来自动学习特征和规则，从而提高路径规划的效率和准确性。

论文中介绍了几种基于深度学习的无人机路径规划方法，包括基于卷积神经网络（CNN）的方法、基于循环神经网络（RNN）的方法以及基于强化学习的方法。其中，基于强化学习的方法可以通过与环境交互来不断优化路径规划策略，具有较好的适应性和鲁棒性。

论文还讨论了深度学习在无人机路径规划中的挑战和未来发展方向。其中，挑战主要包括数据不足、模型解释性差和计算复杂度高等问题。未来发展方向则包括更好地融合传统的路径规划方法和深度学习方法、开发更加高效的深度学习模型以及构建更加完善的无人机路径规划数据集等。