【无人机设计于控制】基于Q-learning的无人机物流路径规划研究

摘要

随着无人机物流的快速发展，如何实现高效的路径规划成为关键问题。本文提出一种基于Q-learning的路径规划方法，通过强化学习无人机能够在复杂环境中自主寻找最优配送路径。该方法无需预先设定模型，仅通过与环境交互学习获得最优策略。实验结果表明，Q-learning方法能够显著优化配送路径的总距离，同时具有良好的收敛性和适应性。

理论

1. Q-learning算法

Q-learning是一种基于值函数的无模型强化学习算法，其目标是通过不断学习状态-动作值函数 𝑄(𝑠,𝑎)来优化策略。算法核心更新公式为：

2. 应用于无人机路径规划

• 状态空间：地图中的位置点。

• 动作空间：无人机可移动的方向（如上下左右等）。

• 奖励函数：根据路径总长度和是否到达目标点设定奖励。

• 目标：最小化配送路径的总距离。