【摘 要】
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Navigation is a fundamental problem of mobile robots,for which Deep Reinforcement Learning(DRL)has received significant attention because of its strong represen
【机 构】
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Department of Automation,Tsinghua University,Beijing 100084,China;Department of Automation,Tsinghua
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Navigation is a fundamental problem of mobile robots,for which Deep Reinforcement Learning(DRL)has received significant attention because of its strong representation and experience learning abilities.There is a growing trend of applying DRL to mobile robot navigation.In this paper,we review DRL methods and DRL-based navigation frameworks.Then we systematically compare and analyze the relationship and differences between four typical application scenarios:local obstacle avoidance,indoor navigation,multi-robot navigation,and social navigation.Next,we describe the development of DRL-based navigation.Last,we discuss the challenges and some possible solutions regarding DRL-based navigation.
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