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基于深度强化学习（Deep Q-Network，DQN）的移动机器人自主导航与路径规划算法

1.强化学习智能体构建与训练控制：使用深度Q网络（DQN）构建强化学习智能体，在自定义栅格环境中进行训练与决策。训练智能体在包含障碍物的环境中从起点导航到终点，学习最优路径并避免碰撞。

2.环境与可视化控制：实现环境状态的实时可视化，包括机器人位置（蓝色）、目标点（红色）和障碍物（黑色）。提供训练与仿真过程的可视化界面，便于观察智能体行为与路径学习效果。

3.奖励与终止条件控制：定义奖励函数（到达目标给予正奖励，每一步给予小惩罚，撞墙或静止给予额外惩罚）和终止条件（到达目标即结束）。可以引导智能体快速、高效地找到目标，避免无效移动与环境边界冲突。

4.路径规划与决策仿真控制：训练完成后进行路径仿真，绘制智能体从起点到终点的实际运动轨迹。验证训练效果，实现智能体在复杂障碍环境中的路径规划效果。