基于 MATLAB 的 RBF 优化 Q-learning 算法机器人路径规划

基于 MATLAB 的 RBF 优化 Q-learning 算法机器人路径规划

摘要：
路径规划是机器人领域中的重要问题之一。本文提出了一种基于 MATLAB 的径向基函数（RBF）优化的 Q-learning 算法，用于机器人避障路径规划。该算法利用 Q-learning 学习机器人在环境中的最佳行动策略，并通过RBF进行状态空间的连续化表示。实验结果表明，该方法能够有效地规划机器人在复杂环境中的安全路径。

1. 引言
   路径规划是指在给定环境中寻找一条从起点到目标点的最佳路径。在机器人领域，路径规划是一个重要的课题，对于机器人在未知环境中的导航和避障至关重要。Q-learning 算法是一种基于马尔可夫决策过程的强化学习方法，已经被广泛应用于机器人路径规划问题中。

2. 相关工作
   传统的 Q-learning 算法通常使用离散状态空间和动作空间，对于连续环境的路径规划问题存在一定的局限性。为了克服这个问题，可以使用径向基函数（RBF）将状态空间连续化表示，从而实现机器人在连续环境中的路径规划。

3. RBF 优化 Q-learning 算法
   首先，定义机器人的状态空间，包括机器人的位置、速度等信息。然后使用 RBF 将状态空间映射到一个连续的表示空间。RBF 的输出作为 Q-learning 算法的输入，用于决策机器人下一步的行动。在每次迭代中，根据当前状态和选择的行动更新 Q 值函数，直到达到收敛条件。

以下是基于 MATLAB 实现的 RBF 优化 Q-learning 算法的源代码示例：