深度强化学习是一种人工智能领域中的学习方法，它结合了深度学习和强化学习的优势。深度学习擅长处理高维数据，尤其是图像、声音等，而强化学习则是在动态环境中的决策过程，通过奖励机制来训练模型做出最优决策。在移动机器人导航控制领域，深度强化学习的应用为机器人在未知环境下进行自主导航提供了一个全新的视角。
移动机器人的自主导航能力是指机器人能够在未知环境中无需人工干预下，通过自身传感器获得环境信息，并根据这些信息进行路径规划和运动控制，从而到达目标位置的能力。这是移动机器人研究中最为关键的问题之一，因为机器人在实际应用中经常遇到无法预知的环境，这就要求机器人能够快速适应并作出正确的决策。
传统的移动机器人导航方法通常依赖于各种传感器的数据，结合预设的规则和算法，如著名的A*路径规划算法。这些算法往往需要对环境有先验知识，或者依赖于高精度传感器与复杂的环境建模。这种方法在面对复杂或未知环境时，会有很大的局限性，例如需要对地图进行标注，且处理过程可能会很复杂。
深度强化学习为解决移动机器人自主导航问题提供了一种新的思路，即通过学习在不同的环境中如何导航，而不是依赖于人工设计的规则和预先设定的路径。机器人依靠视觉传感器获取的RGB图像和与目标之间的相对位置作为输入，通过深度强化学习算法学习到如何避开障碍物，最终到达目标位置。这种方法的一个关键特点是机器人可以无需地图或任何先验知识，完全依赖于端到端的学习策略，从而快速适应新环境。
在深度强化学习中，神经网络（如卷积神经网络CNN）被用来近似策略函数或价值函数。卷积神经网络在计算机视觉中取得了巨大的成功，特别是在图像识别任务中。通过训练神经网络，机器人可以学会如何识别和处理视觉输入，以及如何根据这些输入作出导航决策。
实验表明，基于深度强化学习的移动机器人导航控制策略可以显著提高导航任务的完成效率，并且可以有效降低机器人学习导航策略的平均收敛时间。与传统方法相比，学习时间缩短了75%。
关键词“自主导航”、“深度强化学习”、“自动控制”和“移动机器人”体现了本文的研究重点。自主导航强调了机器人在没有人工干预的情况下完成任务的能力；深度强化学习则是指使用深度学习技术增强的强化学习；自动控制涉及到控制理论在机器人领域的应用；移动机器人则是研究的主体，其在未知环境下的无图导航问题得到了深入研究。
深度强化学习为移动机器人提供了一种全新的自主导航方法，它不依赖于先验知识和环境建模，而是通过端到端的学习策略，使机器人能够在复杂和未知的环境中快速适应并高效导航。这种方法具有巨大的潜力，为未来的机器人研究与应用提供了新的方向。
