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目前,智能机器人面对动态未知环境的避障及路径优化问题仍存在一定困难,而恰恰这方面的应用研究更具有实用价值,如灾难搜索营救、安保巡逻、家政服务、导游迎宾、餐饮服务等都要求机器人能够进行环境探测分析、主动避障和路径规划的能力。本文作者将强化学习的思想用于移动机器人在动态未知环境的路径规划中,结合改进的学习算法,实现机器人对运动障碍物的有效躲避,并通过仿真实验证实了该策略和算法的有效性。