【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究附Python代码

基于Pytorch的DQN避障控制研究与实现

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布 · 417 阅读

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#python #pytorch #神经网络

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🔥 内容介绍

在智能控制领域，强化学习算法凭借其强大的自主决策能力，在避障控制等复杂任务中展现出巨大潜力。本文基于 PyTorch 框架，深入研究 DQN 算法、带优先级采样的 DQN 算法，以及结合人工势场的 DQN 避障控制模型，详细阐述其网络搭建、算法流程与实现细节。

一、基础 DQN 算法的神经网络搭建

（一）网络结构设计

基础 DQN 算法的核心是通过深度神经网络近似 Q 值函数。在 PyTorch 中，我们可以构建一个由全连接层组成的神经网络。输入层的维度取决于环境状态的特征数量，例如在避障任务中，可能包括机器人自身位置、速度以及周围障碍物的距离和角度等信息。隐藏层通常采用 ReLU 激活函数，以增强网络的非线性拟合能力，输出层的维度则与可执行的动作数量相对应，每个输出值代表在当前状态下执行该动作的 Q 值估计。

（二）算法核心流程

经验回放机制：将智能体与环境交互产生的经验（状态、动作、奖励、下一状态、是否终止）存储在经验回放池（Replay Buffer）中。这样做可以打破样本间的相关性，提高训练的稳定性。

目标网络与行为网络：设置两个结构相同的网络，行为网络（Policy Network）用于选择动作和更新参数，目标网络（Target Network）用于计算目标 Q 值。目标网络的参数定期从行为网络复制而来，避免了目标 Q 值的频繁波动。

损失函数计算：采用均方误差（MSE）损失函数，目标 Q 值的计算为即时奖励加上下一状态的最大 Q 值与折扣因子的乘积（若状态为终止状态，则仅为即时奖励）。

二、带优先级采样的 DQN 算法（Prioritized DQN）

（一）优先级采样原理

在基础 DQN 的经验回放中，样本是随机采样的。而 Prioritized DQN 认为，不同经验对智能体学习的重要性不同，那些 Q 值估计误差较大的经验应该被赋予更高的采样优先级。优先级通常通过 TD 误差（时间差分误差）来衡量，TD 误差越大，优先级越高。

（二）权重修正

由于采用了优先级采样，会导致样本分布偏离真实分布，因此需要在计算损失时引入重要性采样权重（Importance Sampling Weight），以修正偏差。重要性采样权重与样本的优先级成反比，并且会进行归一化处理。

（三）实现要点

优先级队列：使用优先队列（如基于堆的数据结构）来存储经验及其对应的优先级，以便高效地进行优先级采样。

TD 误差更新：每次更新网络参数后，需要重新计算经验的 TD 误差，并更新其在优先队列中的优先级。

三、DQN + 人工势场的避障控制

（一）人工势场法原理

人工势场法将机器人在环境中的运动视为在虚拟力场中的受力运动。目标点对机器人产生吸引力，引导机器人向其移动；障碍物对机器人产生排斥力，阻止机器人与之碰撞。机器人的运动方向由吸引力和排斥力的合力决定。

吸引力通常与机器人到目标点的距离成正比，排斥力则与机器人到障碍物的距离成反比，且当距离超过一定范围时，排斥力为零。

（二）与 DQN 的结合方式

状态融合：将人工势场中的力信息（如吸引力大小、排斥力大小、合力方向等）作为额外的状态特征，输入到 DQN 的神经网络中，帮助智能体更好地感知环境中的避障相关信息。

奖励函数设计：在 DQN 的奖励函数中融入人工势场的因素。例如，当机器人受到较大排斥力时给予负奖励，靠近目标点时给予正奖励，成功避障并到达目标点时给予较大的正奖励，碰撞障碍物时给予较大的负奖励。

动作约束：利用人工势场的合力方向对 DQN 输出的动作进行约束或修正，使智能体在探索过程中更倾向于朝着安全且有利于接近目标的方向运动，提高学习效率。

（三）避障控制流程

智能体在与环境交互时，首先通过传感器获取自身状态和环境信息（障碍物位置、目标点位置等），计算人工势场中的各种力信息，并将其与其他状态特征融合后输入到 DQN 网络中。DQN 网络输出各个动作的 Q 值，智能体根据 ε- 贪婪策略选择动作执行。执行动作后，环境反馈奖励和下一状态，智能体将经验存储到回放池（若为 Prioritized DQN，则计算优先级后存储），并按照相应的算法进行网络参数更新。通过不断的迭代训练，智能体逐渐掌握在复杂环境中避障并到达目标点的能力。

四、总结与展望

基于 PyTorch 框架搭建的 DQN 系列算法在避障控制任务中具有良好的性能。基础 DQN 通过深度神经网络和经验回放机制实现了对复杂状态空间的学习；Prioritized DQN 通过优先级采样提高了学习效率；DQN 与人工势场的结合则进一步增强了智能体的避障能力。

未来可以从以下几个方面进行改进：一是优化网络结构，采用卷积神经网络（CNN）处理图像类状态输入，或采用循环神经网络（RNN）处理时序相关的状态信息；二是探索更有效的优先级计算方式和采样策略，以进一步提升 Prioritized DQN 的性能；三是研究人工势场参数的自适应调整方法，使结合算法在不同环境中具有更好的适应性。