基于强化学习的多无人机路径规划及MATLAB代码实现

最新推荐文章于 2025-04-29 11:05:31 发布
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文章标签： 无人机 matlab 开发语言 Matlab
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechGlide/article/details/132942009
本文探讨了使用强化学习解决多无人机路径规划问题，包括环境参数设定、强化学习参数配置、Q表更新以及训练过程。通过MATLAB代码示例展示了如何让无人机在避开障碍和协作飞行中找到最优路径。实际应用中，可根据场景调整状态表示、奖励函数及无人机间的通信协作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

无人机的路径规划是无人机应用中的重要问题之一，而多无人机路径规划则更加复杂且具有挑战性。在本文中，我们将介绍如何使用强化学习方法来实现多无人机的路径规划，并提供相应的MATLAB代码。

路径规划问题的目标是找到一条能够使无人机从起点到达目标点的路径，并且尽可能地避免障碍物或遵循其他约束条件。在多无人机的情况下，需要考虑无人机之间的协作与碰撞避免。强化学习是一种通过智能体与环境的交互学习最优策略的方法，因其在复杂环境中的适应性而被广泛应用于路径规划问题。

下面是使用强化学习实现多无人机路径规划的MATLAB代码示例：

% 初始化无人机环境
num_agents = 3;  % 无人机数量
state_dim = 2;  % 状态空间维度
action_dim
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【无人机路径规划】基于强化学习实现多无人机路径规划附matlab代码
qq_59747472的博客
01-30 6515
1 简介 本文提出一种基于强化学习实现多无人机路径规划。​ 2 部分代码 % This is used to measure the path length, service rate and risk explosure for each UAVs %% parameters function [PL,ServiceRate,Risk]=measure global N2; % divide [0,1]*[0,1] map into N2*N2 grid when calcul
基于MATLAB的强化学习多无人机移动边缘计算与路径规划
qq_37934722的博客
07-14 555
通过不断地与环境交互，通过训练和优化，无人机集群可以智能地协同工作，提高任务执行效率和资源利用率。然后，执行所选的动作，并观察奖励和下一个状态。为了提高任务执行效率，我们希望将边缘计算功能集成到每个无人机中，并设计一种路径规划算法，使得无人机能够智能地协同工作，最大化整体任务完成度和资源利用率。通过在MATLAB中实现这些算法，我们可以比较它们在多无人机路径规划问题上的性能和效果，选择最适合的算法进行应用。通过持续的训练和优化，无人机将逐渐学习到最佳的移动策略和路径规划，从而提升任务完成效率和资源利用率。
【基于深度强化学习DQN的无人机导航】无人机学习在基于网格的环境中高效导航，避开障碍物，并优化向目标的移动研究（Python代码实现）
ssswww56的博客
04-29 946
💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。
【无人机路径规划】基于深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
03-22 1487
然而，据我们所知，目前很少有现有的工作探讨了如何智能设计移动边缘计算网络中无人机的飞行轨迹，以服务于大量设备，尤其是考虑到设备的动态移动性和无人机与设备之间的动态关联。因此，无人机辅助边缘计算网络是一个自然的选择和有前景的范式，在其中如何优化无人机的飞行路径以满足大量设备的通信和计算需求成为一个重要且具有挑战性的问题。由于其灵活的部署、全面的控制和网络性能，UA V辅助无线通信受到了广泛的研究兴趣UAV辅助的边缘计算网络是有意义的，并且在处理巨大设备的通信和处理需求时是一个有趣的概念。行百里者，半于九十。
强化学习matlab代码
03-07
强化学习算法，实现强化学习对网络资源的分配，目的是频谱利用最大化
强化学习路线规划之深度强化学习代码
eyexin2018的博客
05-16 1836
虽然说很多代码都有问题，但是不管它们，我不是为了去debug，紧盯住自己的目标，目标是整理出一条通常的强化学习之路，让自己以及看到这些博客的大家在学习的时候能够少走一些弯路。所以从q-learning和Sarsa开始，这些基础代码不需要借助框架，所以没什么太大问题。但是深度学习的话就要借助TensorFlow或者pytorch框架，而这两个框架都分别出了两个版本，就导致前后的兼容性较差，前人的经验工作无法得到有效的利用。
基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）
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04-27 1万+
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02-01
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最新发布
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强化学习系统学习（Matlab代码实现）
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我们在思考学习的本质时，首先想到的可能就是通过与环境互动来学习的这一理念。当婴儿玩耍、挥动手臂或环顾四周时，它并没有明确的老师，但它与环境之间却有着直接的感知运动连接。利用这种连接能够产生大量关于因果关系、行为后果以及如何采取行动以达到目标的信息。在我们的一生中，这种互动无疑是了解我们环境和自我的重要来源。无论我们是在学习驾驶汽车还是进行对话，我们都清楚地意识到环境对我们所做的事情的反应，并试图通过我们的行为来影响所发生的事情。通过互动学习是几乎所有学习和智能理论的基础理念。
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和大家分享一下，这是2016版的代码，变量名不是特别友好但是可以用来借鉴学习，希望能够有帮助。
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基于强化学习的无人机路径规划仿真结果与分析
06-11
很高兴回答您的问题。基于强化学习的无人机路径规划是一个非常重要的研究方向。通过强化学习算法，可以让无人机在特定环境下自主学习，提高路径规划的效率和准确性。 在仿真实验中，通常使用虚拟环境进行模拟。首先需要定义无人机的起点和终点，以及环境中的障碍物和限制条件。然后，使用强化学习算法（如Q学习、深度强化学习等）进行路径规划训练。在训练期间，无人机会不断地试错，逐渐学习到最优的路径规划策略。最后，可以通过评估训练结果，对算法的性能进行分析和优化。 通过基于强化学习的无人机路径规划仿真实验，可以有效地提高无人机在复杂环境下的路径规划能力，为无人机的实际应用提供更好的支持。
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