基于PDQN算法的机器人避碰路径规划附Matlab代码

路径规划是机器人领域中的重要任务之一，它涉及到如何使机器人在复杂环境中找到安全和有效的路径。PDQN（Potential-based Deep Q-Network）算法是一种基于深度强化学习的路径规划方法，它结合了潜在场（potential field）和深度Q网络（Deep Q-Network）的优势，可以在避免障碍物的同时找到最佳路径。

本文将详细介绍如何使用PDQN算法实现机器人的避碰路径规划，并提供相应的Matlab代码。

首先，我们需要定义问题的状态空间、动作空间和奖励函数。在路径规划中，状态空间可以表示为机器人当前位置和速度的组合。动作空间可以定义为机器人可以采取的移动方向。奖励函数可以根据机器人与障碍物的距离来衡量，距离越小，奖励越低。

接下来，我们使用深度Q网络来估计每个状态下采取各个动作的Q值。网络的输入是状态空间的特征向量，输出是每个动作的Q值。我们可以使用多层感知机（Multi-Layer Perceptron）来构建深度Q网络。在训练过程中，我们使用经验回放（Experience Replay）和固定目标网络（Fixed Target Network）来提高训练的稳定性和收敛性。

下面是使用Matlab实现PDQN算法的代码：

% 定义状态空间维度
state_dim = 2;