1. 背景介绍

自主导航是机器人技术重要的研究方向之一。在复杂和未知环境中自主进行导航是实现机器人真正智能化的关键。人们期望通过机器人自主导航来解决空间探索、救援、巡逻、物流等领域的问题。因此，目前自主导航研究受到了广泛的关注。

2. 研究现状

传统的自主导航方法通常基于SLAM技术，采用机器视觉技术获取地图信息，再利用迭代算法求解机器人路径。然而，这种方法在处理复杂环境和位置精度方面存在**缺陷。为此，研究学者们开始思考新的自主导航方法。

3. 研究内容

本文结合深度学习和强化学习技术，提出了一种基于深度强化学习的自主导航方法。具体思路是利用强化学习技术实现控制策略的学习，利用深度神经网络实现状态特征的提取。通过在深度神经网络中加入特定的奖励函数，实现了机器人在复杂环境中的自主行走。

4. 实验结果

本文利用模拟器对所提出的自主导航方法进行了实验。结果表明，在迷宫型环境中，提出的方法与其他自主导航方法相比，具有更高的精度和自主行走的能力。实验结果说明，所提出的基于深度强化学习的自主导航方法具有较好的鲁棒性和实用性。

5. 结论

本文提出了一种新的自主导航方法，实现了机器人在复杂环境下的自主行走。从实验结果可以看出，所提出的基于深度强化学习的自主导航方法具有较好的性能和实用性。相信这种方法将会成为未来自主导航研究的重要方向之一，也将为机器人技术的发展奠定更为坚实的基础。