Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法,用于学习最优策略。在路径规划问题中,状态(State)表示机器人所处的位置,动作(Action)表示机器人可以采取的移动方向,奖励(Reward)表示机器人根据采取的动作获得的反馈。Q-learning的目标是学习一个Q值函数,用于评估在给定状态下采取某个动作的预期回报。 3.1 Q值更新规则 在...
实时路径规划：强化学习算法能够帮助自动驾驶系统实现高效、安全的路径规划。通过对车辆状态和环境信息进行建模和评估，强化学习可以学习到最佳的路径规划策略。车辆控制：强化学习算法还能够帮助自动驾驶系统实现精准、稳定的车辆控制。通过对车辆动作和状态进行建模和评估，强化学习可以学习到最佳的车辆控制策略。环境感知：强...
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一、基于多智能体深度强化学习的多智能体路径规划算法 使用深度强化学习算法DQN解决栅格地图下多个智能体从各自起点到各自终点的路径规划问题 在障碍物密度为30%、智能体数量为64的20×20随机障碍物地图上,通过增加目标点选取的一点限制,实现了测试集上路径规划的100%成功率,而现有流行方法(2023及以前)最高86% 在障...
随机路图法(Probabilistic Road Map,PRM):传统的人工势场、单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大。基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题。PRM是一种基于图搜索的方法,它将连续空间转换成离散空间,再利用A*等搜索算法...
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Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本步骤如下: ...
基于强化学习的机器人路径规划算法通常包括以下步骤：状态定义：将环境抽象为一组状态，每个状态代表机器人在网格世界中的位置。动作定义：定义机器人可以执行的动作，如上、下、左、右移动。奖励定义：为每个状态定义奖励函数，用于衡量机器人在该状态下的表现。通常，目标状态的奖励较高，而碰撞或无法到达目标状态的...
【基于DQN深度强化学习算法的路径规划】基于DQN深度强化学习算法的路径规划:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpmUl5lyQQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。其他代码:https://gitee.com/go-to-hml/hml, 视频播放量 604、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0
在路径规划中,强化学习算法需要解决的主要问题是如何确定状态空间、动作空间、奖励函数和策略等问题。 1.状态空间的确定 在路径规划中,状态空间可以表示为机器人或汽车所处的位置和朝向,其中位置可以使用二维坐标系来表示,而朝向可以用角度来表示。在状态空间中,机器人或汽车的状态可以由状态向量来表示,向量的维度与...