【机器人栅格地图】基于强化学习Q-Learing实现栅格地图路径规划附matlab代码

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/130165210

文章介绍了使用Q-学习算法进行智能体路径规划的方法，适用于无人机在多障碍环境下的导航。通过MATLAB仿真，验证了算法在栅格环境中的有效性，能够使智能体避免碰撞并找到最优路径。

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⛄ 内容介绍

科学技术日新月异,人类在航空航天领域和无人驾驶方面探索的步伐从未停止。无人机和无人车等智能体的应用范围逐渐扩大,这无形中对其智能化算法提出了更高的要求。智能体在动态障碍物的环境中完成路径规划任务,会存在一定的规划困难,需要对传统的算法进行更深层次的改进。另外,未来的智能体不能仅依赖于手动的编程,按部就班的完成任务,应该通过与环境交互自主完成障碍物的躲避、路径规划与导航等常规任务和使命。而强化学习算法为实现智能体自主化完成任务开辟了一条可行的技术道路。本文采用一种基于Q‑学习算法的路径规划方法,其方法为:第一步:获得基本信息；第二步:确定图中的障碍物坐标；第三步:对图形进行分割处理；第四步:利用Q‑学习算法规划路径；第五步:得出最优路径,根据学习结果用MATLAB绘制出最优的路径。有益效果:在栅格环境下进行仿真实验,并成功地应用在多障碍物环境下移动机器人路径规划,结果证明了算法的可行性。

⛄ 部分代码

function [state,reward]=MovRobot(state,action,actoffsets,WS)                       %更新机器人位置     %更新机器人位置并保存    Prestate=state;    MaxX=30;    MaxY=30;    state=state+actoffsets(action,:);            if(state(1)<1) state(1)=1; end    if(state(2)<1) state(2)=1; end    if(state(1)>MaxX) state(1)=MaxX; end    if(state(2)>MaxY) state(2)=MaxY; end    if(WS(state(1),state(2))==1)        %发生碰撞        reward=-.2; state=Prestate;    elseif(WS(state(1),state(2))==0)        reward=-.1;                     %正常移动    else        reward=1;                       %到达目标    end    HRobot=plot(state(1),state(2)','marker','o','color',[0 0 0],'linewidth',0.5); %画机器人圆圈    %pause(0.001);%设置机器人运行速度    set(HRobot,'visible','off') %将前一步画的机器人取消显示