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抽象的移动机器人导航一直是研究人员的实践非常流行的话题。是为了增强移动机器人导航的自主权，已独立地建立和实施了许多算法（传统的基于AI的基于AI的基于AI，基于AI的智能，基于自我学习的）。然而，由于这些算法的限制，有效自主机器人导航的问题持续了多个程度。缺乏对实施技术及其缺点的知识，这是对这一主题进一步发展的障碍。这就是为什么关于先前实施的算法，其适用性，弱点以及其潜力需要进行的广泛研究，以评估如何改善移动机器人导航性能。在本评论论文中，已经对移动机器人导航算法进行了全面审查。调查结果表明，即使自学习算法需要大量的培训数据并具有学习错误的行为，他们具有巨大的潜力来克服其他传统算法很少解决的挑战。发现还暗示，在基于机器学习的算法的领域中，将知识表示与神经符号的方法集成在一起，具有通过大量利润来提高自动导航训练的准确性和性能。
移动机器人导航中的进步和挑战
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