机器人在最终路径下的转向及移动次数为 23 (2)7*7的地图结果:地图中绿色为通道,蓝色为障碍物,黑线为得到的路径,起始点均标注。 机器人最终路径: 3 2 2 2 2 3 2 4 3 4 4 4 5 4 6 4 6 5 6 6 7 6 机器人最终路径长度为 10 机器人在最终路径下的转向及移动次数为 20 (3)8*8的地图结果:地...
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。未来的研究方向可以包括引入更多的状态特征、使用连续动作空间的强化学习算法(如DQN或DDPG)等,以应对更加复杂的环境和更高的计算效率需求。 3.MATLAB核心程序 % 更新Q表 ...
Q-Learning是强化学习中的一种重要算法,它属于无模型(model-free)学习方法,能够使智能体在未知环境中学习最优策略,无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中,智能体(如机器人)能够在动态变化的环境中,自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径,同时避开障碍物。 Q-Learning的核心在于学习一个动...
Q-Learning是一种无模型的强化学习算法,特别适合于离散动作空间的问题。在机器人避障和路径规划中,Q-Learning可以帮助机器人学习如何在未知环境中寻找到达目标的最短路径,同时避免碰撞障碍物。 2.1 Q-Learning原理 Q-Learning是一种基于价值迭代的算法,其目标是找到一个策略,使得在给定状态下选择的动作能够最大化未来...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法,它属于无模型(model-free)学习方法,能够使智能体在未知环境中学习最优策略,无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中,智能体(如机器人)能够在动态变化的环境中,自主地探索并找到从起点到...
matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法,它属于无模型(model-free)学习方法,能够使智能体在未知环境中学习最优策略,无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中,智能体(如机器人)能够在动态变化的环境中,自主地探索并找到从起点到终点的最安全路...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印): 2.算法涉及理论知识概要 强化学习是一种机器学习方法,它使智能体能够在与环境交互的过程中学习如何采取行动以最大化累积奖励。Q-Learning是一种无模型的强化学习算法,特别适合于离散动作空间的问题。在机器人避障和路径规划中,Q-Learning可以帮助机器...
Q-Learning它是强化学习中的一种 values-based 算法,是以QTable表格形式体现,在学习中遇到的任何操作存入QTable中,根据之前的学习选择当前最优操作,也可以根据设置的e_greedy机率随机选择。 Q-Learning的QTable标签更新公式: Q-Learning的计算步骤: ...
Q-learning机器人路径规划算法 机器人路径规划,机器人路径避障。求解常见的路径规划问题。内含算法的注释,模块化编程。 强化学习中的价值学习算法是一类重要的强化学习算法,它们通过学习价值函数来指导智能体的行为选择。价值函数表示在特定状态下,智能体采取不同行动所能获得的长期累积回报的期望值。Q学习是一种基于状态...
基于Matlab的径向基函数(RBF)网络改进的Q-learning算法路径规划。结合强化学习中的Q-learning策略和近似方法中的RBF网络,以解决具有大量状态空间的问题。在传统的Q-learning中,Q值通常是通过一个查找表来存储的,但这种方法在状态空间很大时会变得不可行。RBF网络提供了一种功能逼近方法,可以近似Q值函数,从而允许算法在...