基于递归神经网络的移动机器人路径规划：算法创新与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在科技飞速发展的当下，移动机器人作为集环境感知、动态决策、行为控制与执行于一体的多功能综合性系统，在众多领域展现出了巨大的应用潜力。在工业生产中，移动机器人能够实现自动化的物料搬运与装配作业，有效提高生产效率并降低人工成本；物流配送领域，它们可规划最优配送路径，实现货物的高效运输；医疗救援场景下，能协助医护人员完成物资运输、药品配送等任务，在一些危险或不适宜人类进入的环境中，移动机器人还能代替人类执行侦查、探测等任务。随着应用场景的不断拓展，移动机器人面临的环境愈发复杂多样，对其路径规划能力提出了更高的