摘要
自主导航是智能机器人领域的关键技术之一，其目标是使机器人能够在没有人工干预的情况下，感知周围环境，规划路径并安全地到达目的地。
传统的自主导航方法通常依赖于精确的环境地图和复杂的路径规划算法，但在动态复杂环境下，这些方法的鲁棒性和泛化能力有限。
近年来，强化学习作为一种新兴的人工智能技术，为解决自主导航问题提供了新的思路。
强化学习通过智能体与环境的交互学习，能够在不依赖先验知识的情况下，自主地学习导航策略，表现出较强的适应性和学习能力。
本文回顾了强化学习在自主导航控制算法中的研究进展。
首先介绍了自主导航和强化学习的基本概念，以及强化学习在自主导航领域应用的优势。
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的研究现状，包括常用的强化学习算法、状态空间和动作空间的设计方法、奖励函数的设计方法以及算法的优缺点比较等方面。
最后，总结了当前研究存在的问题和挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：自主导航；强化学习；控制算法；路径规划；避障
#1.1自主导航概述自主导航是指机器人能够在没有人为干预的情况下，通过感知周围环境、规划路径并控制自身运动，最终安全、有效地到达目标位置的能力[1]。
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