人工智能路径规划未来发展趋势：深度学习、多智能体协同等

人工智能路径规划是指利用人工智能技术对机器人、自动驾驶车辆等智能设备进行路径规划和决策。随着人工智能技术的不断发展，人工智能路径规划将会有以下未来发展方向：

深度学习技术的应用：深度学习技术在图像识别、语音识别等领域已经得到广泛应用。在路径规划中，深度学习技术可以帮助机器人或自动驾驶车辆更准确地识别环境，从而更精准地进行路径规划。
多智能体协同规划：多智能体协同规划是指多个智能设备协同工作，共同完成任务。在路径规划中，多个机器人或自动驾驶车辆可以协同工作，共同完成路径规划任务，从而提高效率和准确性。
强化学习技术的应用：强化学习技术是指智能设备通过试错学习来提高自身能力。在路径规划中，机器人或自动驾驶车辆可以通过强化学习技术不断试错，从而提高路径规划的准确性和效率。
情境感知技术的应用：情境感知技术是指智能设备通过感知环境来进行决策。在路径规划中，机器人或自动驾驶车辆可以通过情境感知技术更准确地感知环境，从而更精准地进行路径规划。
人机交互技术的应用：人机交互技术是指智能设备与人类之间的交互。在路径规划中，机器人或自动驾驶车辆可以通过人机交互技术与人类进行交互，从而更好地理解人类的需求和意图，更精准地进行路径规划。

总之，人工智能路径规划的未来发展方向是多样化的，需要不断地探索和研究，以满足不同领域的需求。