【无人机路径规划】基于强化学习的无人机自适应随机探索障碍避障方法研究Matlab实现-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着无人机（UAV）在日益复杂和恶劣的环境中得到广泛应用，自动障碍避障技术的需求变得愈发重要。在机器学习（ML）领域中，强化学习（RL）是一种广为人知的技术，它通过与环境交互来学习知识，而无需大量的先验训练样本。因此，将强化学习的思想应用于支持无人机在未知环境中的任务具有极大的吸引力。本文采用一种自适应随机探索（ARE）方法，以实现无人机导航和障碍避障的双重任务。通过搜索机制引导无人机逃逸到适当的路径。在不同场景下的仿真结果表明，我们的方法可以有效地引导无人机以相当合理的路径到达目标。

引言

无人机技术近年来取得了显著的进步，其应用领域也从最初的军事侦察拓展到诸如农业、物流、灾害救援、环境监测等各个方面。随着应用场景的日益复杂化，无人机所面临的环境也变得更加不可预测，例如在城市狭窄空间、森林茂密区域或者灾后废墟中，障碍物是普遍存在的。因此，如何在复杂的未知环境中使无人机自主、安全地完成导航和避障任务，成为了一个极具挑战性的研究课题。

传统的无人机避障方法主要依赖于传感器数据和预先设定的路径规划算法。这些方法在特定环境下表现良好，但往往需要大量的环境信息和人工参数调整，难以适应动态变化和完全未知的环境。此外，这些方法通常需要大量的计算资源，对无人机的实时性和能耗提出了较高的要求。

机器学习，尤其是强化学习，为解决上述问题提供了新的思路。强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的机器学习方法。智能体（在本例中为无人机）通过执行动作并接收环境的反馈（奖励或惩罚）来学习如何最大化累积奖励。这种学习方式不需要大量的预先标注的数据，而是通过试错的方式逐步优化策略。因此，强化学习非常适合在未知的动态环境中进行无人机的自主导航和避障。

自适应随机探索方法（ARE）

本文提出的自适应随机探索（ARE）方法旨在解决传统强化学习在探索过程中效率较低的问题。在传统的强化学习中，智能体通常采用诸如ε-贪婪或Boltzmann探索策略，这些策略在探索初期可能效果较好，但在后期可能会导致探索效率下降，甚至陷入局部最优。

ARE方法通过引入自适应机制，根据无人机当前的环境状态和学习进度动态调整探索的强度和方向。具体而言，当无人机处于未知区域或遇到障碍物时，ARE方法会增加探索的随机性，以尝试新的行动。当无人机处于已经探索过的区域或接近目标时，ARE方法则会减小探索的随机性，以利用已学的知识。此外，ARE方法还会通过搜索机制引导无人机逃逸到合适的路径，而不是完全随机地移动。

搜索机制的设计

本文的搜索机制是ARE方法的核心组成部分，它旨在引导无人机在避开障碍物的同时，尽可能地向目标靠近。搜索机制主要包括以下几个步骤：

障碍物检测：通过传感器获取周围环境信息，判断是否存在障碍物。
潜在逃逸方向评估：如果检测到障碍物，则评估多个潜在的逃逸方向。评估的标准可以是该方向与目标方向的角度、是否远离障碍物、以及在该方向移动的安全性。
方向选择：根据评估结果，选择最优的逃逸方向。
执行动作：无人机按照选定的方向移动。

通过这个搜索机制，无人机可以在遇到障碍物时快速做出反应，并找到一条可行的路径，而不是在障碍物附近盲目探索。

📣 部分代码

function newNet = InitializeNetwork( hideNo, learningRate, momentumValue)%UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要%   此处显示详细说明newNet = feedforwardnet(hideNo,'traingdx');%创建一个隐含层节点数为hideNo的前馈神经网络,训练函数为traingdxnewNet.trainParam.showWindow = false; %训练时不显示图形化训练窗口newNet.trainParam.showCommandLine = false;%训练时不在命令行显示训练信息newNet.trainParam.lr = learningRate; % 学习率newNet.trainParam.mc = momentumValue; % 网络中设置动量因子为c=0.9，动量可以加快训练并避免陷入局部最优解end