摘要
自主导航是机器人技术领域的核心难题之一，其目标是使机器人能够在无需人工干预的情况下，自主地规划路径并抵达目标位置。
近年来，随着机器学习特别是强化学习技术的飞速发展，基于强化学习的自主导航控制算法逐渐成为学术界研究的热点。
强化学习通过与环境交互学习最优策略，尤其适用于解决自主导航中环境复杂多变、信息不完备等挑战。
本文首先介绍了自主导航和强化学习的基本概念，以及它们在机器人技术中的重要性；接着，重点概述了近年来基于强化学习的自主导航控制算法研究现状，详细分析了不同算法的优缺点以及适用场景；此外，本文还讨论了当前研究中存在的挑战和未来可能的发展方向，例如算法的泛化能力、安全性、可解释性等问题，以及多机器人协同导航、语义导航等新兴研究方向。
关键词：自主导航；强化学习；机器人技术；控制算法；文献综述
随着机器人应用领域的不断扩展，从传统的工业制造到新兴的服务、医疗、勘探等领域，机器人越来越需要具备自主完成任务的能力。
自主导航作为机器人实现自主性的关键技术之一，一直是机器人学研究的热点和难点。
自主导航的目标是使机器人在感知周围环境信息的基础上，自主规划路径，避开障碍物，最终抵达目标位置。
传统的自主导航方法主要依赖于精确的环境模型和机器人自身的定位信息，例如基于地图的导航方法和基于SLAM的导航方法。
然而，在实际应用中，环境往往是动态变化且部分可观的，传统的导航方法难以适应复杂的现实场景。
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