【Pytorch】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避障控制算法研究

原创于 2025-05-28 09:53:31 发布 · 795 阅读

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#python #pytorch #算法

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🔥 内容介绍

在移动机器人与智能体自主导航领域，避障控制是关键技术。本文基于深度学习框架 Pytorch，深入研究 DQN 算法、优先级采样的 DQN 算法以及 DQN + 人工势场的避障控制方法。通过构建仿真环境，对比分析三种算法在避障任务中的性能表现，包括学习效率、避障成功率和路径优化能力。研究结果表明，优先级采样的 DQN 算法在学习效率上表现突出，DQN + 人工势场算法在复杂环境下的避障成功率和路径规划质量更优，为智能体避障控制提供了多样化的解决方案和技术参考。

关键词

Pytorch；DQN 算法；优先级采样；人工势场；避障控制

一、引言

1.1 研究背景

随着人工智能与机器人技术的快速发展，移动机器人和智能体在工业、服务、探索等领域的应用日益广泛。在实际应用场景中，智能体需要在复杂环境下自主导航并完成避障任务，这对避障控制算法的性能提出了更高要求。深度强化学习算法因其强大的自主学习和决策能力，成为解决避障问题的热门研究方向，其中深度 Q 网络（DQN）算法在诸多领域取得了良好应用成果。

1.2 研究现状

传统的避障算法如人工势场法，原理直观、计算简单，但存在局部极小值等问题；经典的强化学习算法在处理高维状态和动作空间时面临维数灾难。DQN 算法通过结合深度神经网络和 Q - learning，有效解决了传统强化学习在复杂环境下的应用难题。在此基础上，优先级采样的 DQN 算法优化了经验回放机制，DQN + 人工势场的结合则尝试融合两种方法的优势。然而，目前针对这几种算法在避障控制中的系统性对比研究仍有不足。

1.3 研究目的与意义

本研究旨在基于 Pytorch 框架，实现 DQN 算法、优先级采样的 DQN 算法以及 DQN + 人工势场的避障控制，并通过仿真实验对比分析它们的性能，明确各算法的优势与局限性，为不同场景下智能体的避障控制算法选择提供理论依据和实践指导，推动智能体自主导航技术的发展。

二、DQN 算法原理与实现

2.1 DQN 算法基本原理

DQN 算法结合了 Q - learning 算法和深度神经网络（DNN）。Q - learning 是一种基于值函数的强化学习算法，通过不断更新 Q 值表来学习最优策略；DNN 则用于逼近 Q 值函数，以处理高维状态空间。在 DQN 中，智能体与环境进行交互，将状态、动作、奖励和下一状态存储在经验回放缓冲区中，然后随机采样一批数据用于训练神经网络，通过最小化预测 Q 值与目标 Q 值之间的均方误差来更新网络参数，逐步学习到最优的避障策略。

2.2 基于 Pytorch 的 DQN 算法实现