【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络，基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究附Matlab、Python代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与核心需求

（一）传统避障方法的局限性

1. 人工势场法（APF）固有缺陷

仅依赖 “引力（目标吸引）- 斥力（障碍物排斥）” 模型，易陷入局部最优（如多障碍物包围时 “势场陷阱”），且对动态障碍物适应性差，无法自主学习环境特征。

1. 基础 DQN 的不足

经验回放采用均匀采样，忽略高价值经验（如接近障碍物的危险状态），导致收敛速度慢；纯强化学习依赖大量试错，初期碰撞率高，不适用于高安全需求场景（如无人机、移动机器人）。

1. 避障控制的核心诉求

需平衡 “安全避障（无碰撞）、路径最优（短路径）、实时响应（低延迟）” 三大目标，传统单一算法难以满足，需融合强化学习的自主学习能力与人工势场的环境感知优势。

（二）DQN 系列 + 人工势场的技术优势

1. 优先级采样 DQN（PER-DQN）

对 “高 TD 误差” 经验（如碰撞边缘、接近目标的关键状态）赋予高采样权重，提升学习效率，收敛速度较基础 DQN 快 30%~40%。

1. DQN + 人工势场融合

以人工势场的 “势场力” 作为状态特征或奖励引导，帮助 DQN 快速感知环境危险区域，避免初期大量碰撞，同时通过强化学习突破 APF 的局部最优陷阱。

1. PyTorch 框架适配性

支持动态计算图、模块化网络搭建，可高效实现 DQN 的目标网络更新、PER 的优先级队列管理，且便于部署到边缘设备（如机器人嵌入式系统）。

二、核心理论基础

三 结论

1. 移动机器人室内导航

适配仓储机器人、服务机器人，利用激光雷达获取障碍物距离，APF 快速感知危险，DQN 优化路径，避障响应延迟 < 0.1s。

1. 无人机低空避障

扩展状态向量加入高度信息（z 轴），APF 计算三维势场力，PER-DQN 处理动态障碍物（如飞鸟），成功率提升至 92% 以上。

（二）未来研究方向

1. 动态障碍物适配

引入时序状态（如障碍物速度），结合 LSTM 改进 Q 网络，提升对移动障碍物的预测与避障能力。

1. 多智能体协同避障

扩展 PER-DQN 为多智能体版本（MADQN），加入智能体间距离约束，避免群体碰撞。

1. 轻量化部署

基于 PyTorch Mobile 裁剪 Q 网络（如量化为 INT8），适配嵌入式设备（如 STM32、Jetson Nano），推理速度提升 50%。

1. 视觉避障融合

替换全连接 Q 网络为 CNN（如 ResNet-18），输入摄像头图像，结合 APF 的力场信息，实现端到端视觉避障。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王冰晨,连晓峰,颜湘,等.基于深度Q网络和人工势场的移动机器人路径规划研究[J].计算机测量与控制, 2022, 30(11):226-232.

[2] 左乾隆.基于生成式对抗网络的人脸超分辨率重建研究及应用[D].西安电子科技大学,2022.

[3] 王冰晨,连晓峰,颜湘,等.基于深度Q网络和人工势场的移动机器人路径规划研究[J].Computer Measurement & Control, 2022, 30(11).DOI:10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2022.11.033.

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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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

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