执行动作:机器人执行动作 at,进入新的状态st+1并获得奖励rt。 更新Q表:根据Q-Learning更新规则更新Q表。 重复:回到步骤1,直到达到终止条件。 基于Q-Learning的机器人避障和路径规划是一种有效的解决方案。通过不断学习和更新Q表,机器人可以学会如何在复杂环境中规划路径并避免碰撞障碍物。未来的研究方向...
WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili 等提出的一种新的群体智能优化算法。
Q-learning是一种基于强化学习的算法,通过探索-利用策略学习到一个最优的行动策略。在迷宫路径规划中,机器人需要在未知的环境中找到一条最短的路径从起点到终点,而Q-learning正是可以用来实现这一目标。 首先,你需要构建一个迷宫环境的模型,包括起点、终点、墙壁等障碍物。然后,你可以使用Q-learning算法来训练机器人...
最后在三维环境中验证本文提出的蚁群Q-learning算法的优越性,通过建立三维空间模型,对改进蚁群算法和蚁群Q-learning进行仿真验证。并设置不同的起点和终点多次实验,实验结果证明了蚁群Q-learning算法具有更高的求解精度,并且能更好的适应复杂的环境情况,在不同环境下都有较好的表现。 关键词:移动机器人;路径规划;蚁群算...
本发明涉及路机器人径规划技术领域,具体涉及基于QLearning算法的单机器人路径规划方法,包括:初始化算法的参数;选取动作指令,根据该动作指令计算生成运行状态参数和奖赏函数;若运行状态参数等于终止状态参数且等于目标状态参数,则将成功路径存储到成功路径储存表中;否则,当开始更新时刻小于等于当前时刻且状态动作对的访问次数...
基于强化学习(Reinforcement learning,RL)的移动机器人路径优化MATLAB 226 -- 1:25 App 动态多目标测试函数FDA1、FDA2、FDA3、FDA4、FDA5的turePOF(MATLAB代码) 239 -- 0:42 App (九)五种优化算法求解无人机路径规划MATLAB 312 -- 0:40 App MATLAB无人机集群路径规划(二):孔雀优化算法( Peafowl Optimiza...
q-learning算法是强化学习中的重要算法,相关技术中,将q-learning算法应用于机器人系统的路径规划。q-learning算法的学习过程是一个迭代的过程,它需要通过不断地试错和动作选择,逐步更新q值表(动作值函数)。即:设定了一个奖励函数,机器人根据ε-贪心策略(ε-greedy,ε为探索因子(0≤ε≤1))选取动作指令,执行动作指...
文档介绍:煤矿井下基于Q-learning算法的移动机器人路径规划摘要:机器人的路径规划一直是机器人研究领域的难点问题。针对煤矿井下环境的不确定性,环境的复杂使机器人很难得到好的规划结果。采用强化学习算法中的Q-learning算法实现井下移动机器人的局部路径规划,并对Q函数中的即时回报进行加权修正,使算法更有效地利用...
基于Qlearning算法的煤矿井下移动机器人路径规划
学会基于Lattice算法的局部路径规划及调参方法 学会基于规划轨迹实现车辆横、纵向控制及参数调试方法 能够在...