64、道路交叉口路径规划与单变量ReLU神经网络在非线性系统识别中的应用

道路交叉口路径规划与单变量ReLU神经网络在非线性系统识别中的应用

道路交叉口路径规划

在道路交叉口的无人地面车辆（UGV）路径规划中，Q学习方法被广泛应用。Q学习是一种基于值迭代的强化学习算法，通过不断更新动作值函数（Q值）来寻找最优控制策略。

Q值更新函数

Q值更新函数用于在每个迭代步骤中更新状态 - 动作对的Q值，公式如下：
[Q (s, a) \leftarrow Q (s, a) + \beta \left[ R (s, a) + \gamma \max_{a’} Q (s’, a’) - Q (s’, a) \right]]
其中，$Q (s, a)$ 是状态 $s$ 下动作 $a$ 的值，$a’$ 是下一个状态 $s’$ 下的下一个动作，$\beta \in [0, 1]$ 是学习因子，$\gamma$ 是折扣因子。

路径规划算法步骤

1. 初始化 ：初始化Q表、学习因子 $\beta$、折扣因子 $\gamma$ 和探索率 $\epsilon$。
2. 观察状态 ：观察UGV的当前状态。
3. 选择动作 ：使用 $\epsilon$-贪心算法选择一个动作。
4. 执行动作并获取奖励 ：执行所选动作，并根据预定义的奖励函数获取即时奖励。
5. 更新状态和Q表 ：使用运动学模型更新UGV的状态。如果UGV未达到目标状态，则根据Q值更新函