本文介绍了如何应用强化学习算法来实现智能泊车系统，通过Q-学习在MATLAB中建立模型，模拟环境并与之交互，以学习最佳的泊车策略。在训练过程中，智能体通过与环境的交互更新Q值，最终实现安全、高效的自动泊车。
基于强化学习的智能泊车系统
智能泊车是一种通过使用传感器和控制算法，使车辆能够自动找到合适的停车位并完成停车过程的技术。强化学习是一种机器学习方法，通过学习和优化行为来使智能体在特定环境中获得最大的累积奖励。本文将介绍如何使用强化学习算法来实现智能泊车，并提供相应的MATLAB代码。
在强化学习中，智能体通过与环境进行交互来学习最佳策略。在智能泊车系统中，环境可以被建模为一个包含停车场和其他车辆的状态空间。智能体的目标是根据当前状态选择最佳的动作，即选择合适的转向角度和速度，以将车辆安全地停放在指定的停车位中。
以下是一个基于Q-学习算法的智能泊车系统的MATLAB代码示例：
% 定义状态空间
states = [1, 2, 3, 4]
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