基于CNN-LSTM-GRU的深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）求解移动机器人路径规划附MATLAB代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

移动机器人路径规划是机器人自主导航的核心技术，旨在让机器人在复杂环境（如室内障碍物、室外动态干扰）中，从起始点自主规划出一条满足 “无碰撞、路径最短、能耗最低” 的最优路径，广泛应用于仓储物流（AGV 机器人）、家庭服务、工业巡检等领域。传统路径规划算法（如 A*、Dijkstra、RRT*）虽能在静态已知环境中实现路径搜索，但存在两大局限：一是依赖环境的精确先验地图，难以适应动态未知环境（如突然出现的障碍物）；二是无法有效利用机器人历史运动信息，对环境变化的鲁棒性差。

深度 Q 网络（Deep Q-Network, DQN）通过 “深度神经网络拟合 Q 值函数”，结合强化学习的试错机制，实现未知环境中的自主决策，为动态路径规划提供新思路。然而，传统 DQN 仅采用 CNN 提取环境空间特征，难以捕捉机器人运动的时间关联性（如历史位置、速度对当前决策的影响）；单一 LSTM 或 GRU 虽能处理时序数据，但存在长序列梯度消失或短期记忆不足的问题。

本文提出基于 CNN-LSTM-GRU 的 DQN 算法：通过 CNN 提取环境局部空间特征（如障碍物分布、目标方位），LSTM-GRU 混合网络捕捉机器人历史运动的时序特征（如连续时刻的位置、速度、动作），构建多模态特征融合的 Q 值函数，提升机器人在动态未知环境中的路径规划精度与鲁棒性，为复杂场景下的机器人自主导航提供高效解决方案。

二、移动机器人路径规划问题建模与强化学习框架

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function DrawPic(result,data,str)

figure

%%给值是1的坐标赋值黑色，给值是0的坐标赋值白色

MAP=data.map;

b =MAP; %把MAP赋值给b

b(end+1,end+1) = 0;

colormap([1 1 1;[122,52,146]./255]); % 创建颜色:其中1是白色

pcolor(0.5:size(MAP,2)+0.5,0.5:size(MAP,1)+0.5,b); % 赋予栅格颜色

set(gca,'XTick',1:size(MAP,1),'YTick',1:size(MAP,2)); % 设置坐标

xpath = data.node(result.path2,1);

ypath = data.node(result.path2,2);

axis image xy;

hold on

plot(data.landmark(:,1),data.landmark(:,2),'b+');

hold on

plot(xpath,ypath,'-','LineWidth',2,'color',[180,0,0]./255)

hold on

S1= xpath(1);

S2= ypath(2);

plot(S1,S2,'.','MarkerEdgeColor','r', 'MarkerFaceColor','r','MarkerSize',20);

hold on

E1=xpath(end);

E2=ypath(end);

plot(E1,E2,'h','MarkerEdgeColor','r', 'MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8);

title([str,'最优结果:',num2str(result.fit)])

end

🔗 参考文献

[1]董瑶,葛莹莹,郭鸿湧,等.基于深度强化学习的移动机器人路径规划[J].计算机工程与应用, 2019, 55(13):6.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0321.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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