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改进深度强化学习算法在农业机器人路径规划中的应用研究

前言

深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）是结合了深度学习和强化学习两种技术的算法。强化学习通过智能体与环境的交互来获得奖励信号，进而调整行为策略，而深度学习则通过神经网络自动提取数据特征。深度强化学习的结合使得智能体能够在复杂、动态的环境中进行决策和学习，因此在农业机器人领域中具有广泛的应用前景。

未来，深度强化学习算法将在农业机器人中与其他技术相结合，例如计算机视觉、物联网、大数据等技术的融合，使得机器人能够更加智能化地感知环境。通过结合计算机视觉技