融合先验知识的深度Q神经网络：室内路径规划的创新算法与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代社会，室内环境的复杂性和多样性不断增加，如大型商场、医院、写字楼、仓库等。高效准确的室内路径规划对于提高人员和机器人在这些环境中的移动效率、安全性以及资源利用效率至关重要。以物流仓储为例，自动导引车（AGV）需要在堆满货物的仓库中快速找到从取货点到送货点的最优路径，以提高物流配送效率；在大型医院中，患者和医护人员需要能够快速找到各个科室、病房的位置，减少寻找路径的时间，提高医疗服务效率；在智能家居场景下，扫地机器人需要合理规划清扫路径，以实现高效的清洁任务。因此，室内路径规划技术的研究具有广泛