强化学习不要按照“学习”算法进行理解它的应用，它实际上是最优控制问题的求解工具。从应用角度，它是...
首先,这两个方向都是偏机器视觉的。 机器人轨迹规划主要是机器人运动学相关的,在岗位里面一般划分在机器人研发部门,主要是配合视觉进行轨迹加工类(如焊接、喷涂等)以及上下料的应用(如拆码剁、分拣等)。 深度学习主要是视觉传感器相关的,在岗位里面一般划分在视觉研发部门,主要的应用有智能驾驶开发、工业检测开发等。
1.适应性强：深度强化学习可以适应复杂和动态的环境，智能体通过与环境的交互不断学习并优化决策策略。2...
机器人轨迹规划方向会更加实用和稳定；如果是从事人工智能的研究和开发，深度强化学习方向则更具有前景和潜...
强化学习现在正在了解 只能说这两个虽然是两个大方向，但有一个共同点就是：对数学要求都不低。