移动机器人是指能够自主移动和执行任务的智能机器人。在实际应用中，移动机器人需要根据目标位置规划路径并进行移动，因此路径规划是移动机器人基本的功能之一。近年来，神经网络技术得到了广泛的应用，越来越多的研究者开始将其应用于移动机器人的路径规划中。

神经网络是一种基于生物学的模型，它由大量的神经元相互连接而成。它具有自适应、自学习的特点，在移动机器人的路径规划中应用也得到了很好的效果。在神经网络中，输入的数据被传递到一些中间的神经元上，这些神经元不断地进行运算，最终得到输出结果。通过这种方式，我们可以利用神经网络来预测移动机器人的行动路线和目标位置，从而实现路径规划。

在神经网络的应用中，选择适当的输入特征和设计合理的神经网络结构是非常重要的。输入特征一方面可以用于识别环境信息，另一方面可以辅助进行机器人位置和目标位置的判断。同时，合理的神经网络结构能够保证路径规划的准确性和高效性。

除了模型的选择和设计，神经网络应用的数据集的准备也是十分重要的。移动机器人所处的环境往往是复杂多变的，针对不同的场景和任务，需要构建不同的数据集，并对数据集进行筛选和标注。只有数据集质量好，才能提高神经网络的预测准确度，提高移动机器人的路径规划效率。

神经网络在移动机器人路径规划中的应用是一项十分前沿的技术，它提高了机器人的自主性和智能性。然而，目前这项技术还面临着一些挑战，如模型的复杂性和训练时间的长短等问题。在未来的研究中，我们需要不断地优化技术，提高预测准确度，并加快算法训练速度，使得神经网络在移动机器人的路径规划中发挥更大的作用。