——基于深度学习的路径优化研究

近年来，随着机器人技术的快速发展，避障问题成为影响机器人性能的重要因素之一。传统避障算法虽然能够在一定程度上解决静态障碍物的规避问题，但对于动态环境下的复杂情况仍显不足。为提升机器人的适应能力，本文提出了一种结合深度学习与传感器融合的新型避障方案。

首先，通过激光雷达和摄像头等多源传感器采集环境数据，并利用卷积神经网络对场景进行实时分析。其次，设计了一套基于强化学习的路径规划模块，使机器人能够根据当前环境状态自主选择最优行进路线。此外，引入对抗生成网络（GAN）模拟未知障碍物出现的可能性，进一步提高系统的鲁棒性。

实验结果显示，该方法不仅显著提升了机器人在复杂地形中的通行效率，还大幅降低了碰撞风险。未来，团队计划将此技术应用于物流配送、医疗巡检等多个领域，助力智能化服务升级。