自动驾驶技术已成为新一代汽车发展的重要方向，其核心是对车辆环境的感知和控制。然而，复杂环境下的自动驾驶面临着难以解决的问题，例如交通拥堵、道路封闭、雨雪雾天等。本文以强化学习为基础，针对自动驾驶中路径规划问题，提出了一种基于强化学习的自动驾驶路径规划算法，通过学习一系列策略，来解决复杂环境下的路径规划问题。首先构建了包含决策模型、动作模型和奖励函数的强化学习模型，并提出了基于优先级的奖励函数优化方法；其次采用路径规划和环境建模相结合的方式进行算法设计；最后进行了仿真实验并将算法应用于某款车型上进行验证。

随着农业现代化的推进，对农机自动化的需求日益增长，机器视觉技术在农机自动避障与路径规划中发挥着关键作用。本研究通过图像采集、处理与识别等机器视觉技术，获取农田环境信息，并据此提出改进的农机自动避障与路径规划算法。在避障算法方面，结合农机作业环境需求，对传统算法进行优化，提升避障效果与实时性；在路径规划算法上，根据农田环境特点优化常见路径规划算法，提高规划效率与准确性。实验验证表明，所提出的算法在农机自动避障与路径规划任务中具有良好的有效性，能够为农业生产提供更高效、安全的自动化解决方案，对推动农业现代化发展具有重要意义。