在机器人技术中，路径规划是一项核心任务，旨在寻找从起点到目标点的最优路径。尤其是在动态环境中，路径规划需要灵活应对障碍物、其他移动实体以及环境变化。强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种先进的机器学习方法，通过试错学习最优策略，非常适合解决此类复杂问题。
强化学习是一种机器学习范式，其中智能体（agent）通过与环境的交互来学习策略。智能体选择动作（action），环境根据该动作返回奖励（reward）和新的状态（state），智能体据此更新其策略以最大化累积奖励。强化学习的核心在于“试错”过程，即智能体通过不断尝试不同动作来学习最佳行为。
Q-learning是强化学习中的一种经典算法，适用于有限状态空间和动作空间的环境。它通过维护一个Q表（Q-table），记录每个状态下每个动作的期望回报值（Q值），更新公式如下：
Q(s, a) ← Q(s, a) + α[r + γmaxₐ' Q(s', a') - Q(s, a)]
其中，s是当前状态，a是当前动作，r是获得的奖励，s'是下一状态，α是学习率，γ是折扣因子。Q-learning能够在未知环境中逐步逼近最优策略，非常适合用于静态或简单动态环境的路径规划。
面对复杂动态环境，Q-learning可能因状态空间和动作空间过大而失效。Deep Q-Network（DQN）通过将Q表替换为神经网络（Q-network），解决了这一问题。DQN使用深度学习来近似Q值函数，从而能够处理高维输入（如图像），并学习到更加复杂的策略。
DQN的两大创新点是经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）。经验回放通过存储智能体的历史经验，并在训练时随机采样，打破了样本之间的相关性，提高了学习效率。目标网络则使用一个延迟更新的副本网络来计算目标Q值，增加了训练的稳定性。
以下是一个简化的DQN伪代码示例，用于说明其在路径规划中的实现：
初始化Q-network和目标Q-network（使用相同结构但不同参数）
初始化经验回放缓冲区
for episode in range(总训练回合数):
初始化环境状态
while 状态不是终止状态:
根据当前策略选择动作
执行动作，观察新状态和奖励
将经验 (当前状态, 动作, 奖励, 新状态) 存储到缓冲区
从缓冲区随机采样一批经验
使用当前Q-network计算预测Q值
使用目标Q-network计算目标Q值
通过最小化预测Q值与目标Q值之间的误差来更新Q-network参数
每隔一段时间，将Q-network的参数复制到目标Q-network
end while
end for
强化学习，特别是Q-learning和Deep Q-Network，为机器人路径规划提供了一种高效且灵活的方法。在动态环境中，它们能够不断学习并适应环境变化，实现更智能、更高效的路径规划。随着算法的不断优化和计算能力的提升，强化学习在机器人领域的应用前景将更加广阔。