基于CNN-BiLSTM的深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）求解移动机器人路径规划附MATLAB代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在工业仓储、家庭服务、灾后救援等场景中，移动机器人的自主路径规划能力是其实现高效作业的核心前提。传统路径规划方法（如 A*、Dijkstra 算法）虽能在静态已知环境中生成最优路径，但面对动态变化的复杂场景（如仓储中移动的货架、家庭环境中临时放置的障碍物、救援现场的坍塌物）时，存在环境建模滞后、实时性不足、对未知区域适应性差等问题。

深度 Q 网络（DQN）作为强化学习与深度学习结合的经典算法，通过神经网络拟合 Q 值函数，解决了传统 Q-learning 在高维度状态空间下的 “维度灾难” 问题，为移动机器人路径规划提供了新思路。然而，传统 DQN 多采用全连接神经网络处理环境信息，难以有效提取环境中的空间特征（如障碍物的形状、分布规律），且无法捕捉机器人运动过程中的时序依赖关系（如前一时刻的运动方向对当前路径选择的影响），导致在复杂动态环境中规划精度低、路径抖动频繁。

卷积神经网络（CNN）具备强大的空间特征提取能力，可从机器人传感器（如视觉相机、激光雷达）采集的环境数据中，自动提取障碍物轮廓、通道宽度等关键空间信息；双向长短期记忆网络（BiLSTM）能同时利用历史与未来的时序数据，捕捉机器人运动过程中的动态依赖关系，提升对环境变化的预判能力。因此，本文提出基于 CNN-BiLSTM 的深度 Q 网络（DQN）路径规划方案，通过 CNN 提取环境空间特征，BiLSTM 建模运动时序关系，结合 DQN 的强化学习框架，使移动机器人在动态复杂环境中实现自主、高效、安全的路径规划，为移动机器人的智能化应用提供技术支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function DrawPic(result,data,str)

figure

%%给值是1的坐标赋值黑色，给值是0的坐标赋值白色

MAP=data.map;

b =MAP; %把MAP赋值给b

b(end+1,end+1) = 0;

colormap([1 1 1;[122,52,146]./255]);  % 创建颜色:其中1是白色

pcolor(0.5:size(MAP,2)+0.5,0.5:size(MAP,1)+0.5,b); % 赋予栅格颜色

set(gca,'XTick',1:size(MAP,1),'YTick',1:size(MAP,2));  % 设置坐标

xpath = data.node(result.path2,1);

ypath = data.node(result.path2,2);

axis image xy;

hold on

plot(data.landmark(:,1),data.landmark(:,2),'b+');

hold on

plot(xpath,ypath,'-','LineWidth',2,'color',[180,0,0]./255)

hold on 

S1= xpath(1);

S2= ypath(2);

plot(S1,S2,'.','MarkerEdgeColor','r', 'MarkerFaceColor','r','MarkerSize',20);

hold on

E1=xpath(end);

E2=ypath(end);

plot(E1,E2,'h','MarkerEdgeColor','r', 'MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8);

title([str,'最优结果:',num2str(result.fit)])

end

🔗 参考文献

[1]董瑶,葛莹莹,郭鸿湧,等.基于深度强化学习的移动机器人路径规划[J].计算机工程与应用, 2019, 55(13):6.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0321.

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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

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🌟 路径规划方面

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🌟 元胞自动机方面

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