【强化学习】基于Qlearning强化学习的机器人栅格地图障碍物规避路线规划仿真,带GUI界面

Simuworld

已于 2023-08-27 15:46:12 修改

阅读量558

点赞数

分类专栏： MATLAB较复杂算法仿真案例文章标签：机器人 Qlearning强化学习栅格地图障碍物规避路线规划

于 2023-01-17 19:33:07 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/128719862

版权

MATLAB较复杂算法仿真案例专栏收录该内容

80 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用Qlearning强化学习实现机器人在栅格地图中进行障碍物规避的路径规划。通过MATLAB进行仿真，展示了算法的决策过程和实际效果。文中详细阐述了强化学习的基本概念，包括Agent、Environment、State和Policy，并解释了Q-table在决策中的作用。同时，给出了Q-learning的Q-table更新公式以及计算步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

1.算法概述

①强化学习是做出最佳决策的科学。它可以帮助我们制定活的物种所表现出的奖励动机行为。比方说，你想让一个孩子坐下来学习考试。要做到这一点非常困难，但是如果每次完成一章/主题时都给他一块巧克力，他就会明白，如果他继续学习，他会得到更多的巧克力棒。所以他会有一些学习考试的动机。
②孩子代表着Agent代理。奖励制度和考试代表了Environment环境。今天的题目是类似于强化学习的States状态。所以，孩子必须决定哪些话题更重要（即计算每种行为的价值）。这将是我们的工作的 Value-Function价值方程。所以，每次他从一个国家到另一个国家旅行时，他都会得到Reward奖励，他用来在时间内完成主题的方法就是我们的Policy决策。

假设我们的行为准则已经学习好了, 现在我们处于状态s1, 我在写作业, 我有两个行为 a1, a2, 分别是看电视和写作业, 根据我的经验, 在这种 s1 状态下, a2 写作业带来的潜在奖励要比 a1 看电视高, 这里的潜在奖励我们可以用一个有关于 s 和 a 的 Q 表

了解本专栏