【路径规划】基于matlab PDQN算法机器人避碰路径规划【含Matlab源码 2722期】

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⛄一、PDQN算法

PDQN（Prioritized Deep Q-Network）算法是一种基于深度强化学习的路径规划算法，它可以用于机器人的避碰路径规划。下面是使用PDQN算法进行机器人避碰路径规划的步骤：
定义状态(State)：将环境划分为状态空间，以离散或连续的方式表示机器人所处的状态。状态可以包括机器人当前位置、周围障碍物的位置信息等。
定义动作(Action)：定义机器人可以执行的动作集合，例如向前移动、向后移动、向左转、向右。
构建深度强化学习模型：设计一个深度神经网络模型，作为Q函数近似器。输入为状态，输出为不同动作对应的Q值。
初始化模型参数和经验回放缓冲区：随机初始化深度神经网络的参数，并创建一个经区来存储机器人的历史经验。

迭代训练过程：
a. 探索并选择动作测到的状态，根据某种策略（如ε-greedy），选择一个动作以探索环境。
执行动作并观测奖励和下一个状态：将选定的动作发送给机器人进行执行，观测环境返回的奖励和下一个状态。
c. 存储经验：将观测到的（状态，动作，奖励，下一个状态）元组存储到经验回放缓冲区中。
d. 从经验回放缓冲区中随机采样一批经验。
e. 计算目标Q值：使用深度神经网络计算对应状态下所有动作的Q值。
f. 更新模型参数：根据动作的实际奖励和目标Q值之间的差异，使用梯度下降法更新深度神经网络的参数。
g. 更新经验回放缓冲区中的优先级：根据目标Q值和当前估计的Q值的差异，更新经验回放缓冲区中存储的经验的优先级。
h. 重复步骤a-g，直到收敛或达到预定的训练步数。

使用训练好