在移动机器人技术中实施深度强化学习是为开发自动移动机器人开发以充分完成任务和运输对象的绝佳解决方案。强化学习通过自我学习和生物学上的合理性继续在机器人应用中表现出令人印象深刻的潜力。尽管取得了进步，但仍在在动态环境中应用这些机器学习技术。本论文探讨了使用图像作为输入的深Q-Networks（DQN）的性能，用于动态迷宫难题中的移动机器人导航，并旨在为模拟和现实生活中的机器人系统的深入强化学习应用程序的进步做出贡献。此项目是在基于硬件的系统中实现的一步。