输电线路作为电力系统的“神经脉络”，其巡检效率直接影响电网安全运行。传统路径规划方法依赖静 态地图与预设规则，难以应对复杂地形、动态障碍物及多目标优化需求。Q-Learning算法通过强化学习机制，使巡检 机器人能够在未知环境中自主探索最优路径，实现动态环境下的自适应决策。本文从算法原理、环境建模、奖励机制 设计、多目标优化及工程应用五个维度，系统论证Q-Learning在输电线路巡检中的技术优势与实践价值，结合变电站 巡检机器人、无人机协同巡检等典型案例，揭示其在提升巡检效率、降低运维成本方面的突破性进展。
刘 辉 (Thu,) studied this question.