基于深度强化学习的路径规划笔记

最新推荐文章于 2025-04-21 22:46:55 发布
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分类专栏： 神经网络 机器学习 算法 AI程序员 深度学习 深度强化学习 强化学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41697507/article/details/89502755
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本文介绍了一种基于深度强化学习的路径规划方法，通过使用深度Q网络（DQN）解决迷宫路径寻找问题。程序接受带有障碍物的图像作为输入，通过2个卷积层和2个全连接层的神经网络模型，输出移动方向的Q值。在训练过程中，使用了数据生成、初始化Q值和训练模型的步骤。最终，该模型能够为无人车实现end-to-end的路径规划。

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

MazePathFinder using deep Q Networks

声明：首先感谢知乎周思雨博主；此方法同源借鉴于ICIA一篇强化学习paper，本博主于2019年元月还原了此方法，由于近期在撰写毕业论文，结合本人的理解创作了此篇博客！感兴趣者欢迎随时留言与我讨论
邮箱adamlouisky@gmail.com(1584622065@qq.com)
感谢！

该程序将由几个封锁（由块颜色表示）组成的图像作为输入，起始点由蓝色表示，目的地由绿色表示。 它输出一个由输入到输出的可能路径之一组成的图像。 下面显示的是程序的输入和输出。
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路径规划 | 基于DQN深度强化学习算法的路径规划（Matlab）
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深度学习：学习路线与规划
hello world
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基于深度强化学习的路径规划算法【matlab仿真与代码】
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路径规划是指物体处于存在障碍物的路径规划环境中，利用有效的路径规划算法使得物体规划出从起始位置到目标位置的较优路径，从而使物体能够在较短的时间内到达目标位置，并在规划过程中躲避障碍物。求解路径规划的算法可以分为精确算法、近似算法、启发式算法、亚启发式算法。近年来，机器学习算法也被应用在路径规划领域。基于机器学习的路径规划算法根据训练方法的不同，可分为监督学习、无监督学习和强化学习。其中，监督学习和无监督学习两种训练方法都需要大量的训练数据，如果训练数据不足则无法较好的进行路径规划。为了解决上述问题，研究人员
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一 强化学习概述 强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习（Machine Learning，ML）的一个分支。 1.1监督学习：监督学习是被研究得最多且 最著名的机器学习方法。它的基本问题是，当给定一系列带标签的数 据时，如何自动构建一个函数来将某些输入映射成另外一些输出。如文本分类、图像分类、回归问题（例：根据气象传感器的信息判断明天的天气）等等。 1.2非监督学习：假设我们的数据没有已 知的标签。它的主要目标是从当前的数据集中学习一些隐藏的结构。 这种学习方法的常
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最全强化学习路径规划Reinforcement-learning-with-tensorflow-master.zip
10-01
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本篇论文作为商简智能的最新研究成果，发表于运筹学顶刊《INFORMS JOURNAL ON APPLIED ANALYTICS》，首次将深度强化学习落地于大规模制造调度场景，该先进排程项目入围国际运筹学权威机构INFORMS运筹学应用最高奖——Franz Edelman Award，并作为制造业企业技术转型典型案例被人民日报等多家媒体广泛报道。
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【行为识别】基于matlab轨迹法行为识别【含Matlab源码 375期】
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轨迹法行为识别 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于深度增强学习的路径规划算法【附代码】
坷拉博士
09-20 2131
✅博主简介：本人擅长建模仿真、数据分析、论文写作与指导，项目与课题经验交流。项目合作可私信或扫描文章底部二维码。基于深度增强学习的路径规划算法在近年来得到了广泛的关注，特别是在机器人流程自动化（RPA）的领域中，自动化路径规划能够显著提高效率、降低成本，并减少人为错误。RPA的任务往往涉及大量的重复性操作，适用于自动化处理，但由于操作环境复杂多变，路径规划的精度和效率仍然面临挑战。
【路径规划】基于深度学习DQN的机器人路径规划附Matlab代码
qq_59747472的博客
11-16 1066
机器人路径规划是机器人领域的核心问题之一，其目标是在给定的环境中，为机器人找到一条从起始点到目标点的安全、高效且可行的路径。传统的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，在结构化环境中表现良好，但面对复杂、动态和非结构化的环境时，其效率和鲁棒性往往难以保证。近年来，深度强化学习技术，特别是深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)，为解决这一难题提供了新的思路，并在机器人路径规划领域展现出巨大的潜力。本文将深入探讨基于DQN的机器人路径规划方法，分析其优势和挑战，并展望其未来发展方向。
【路径规划】路径规划与强化学习（Matlab实现）
你的Matlab小助手
06-09 723
通过将路径规划与强化学习结合，机器人能够更加智能地选择路径，并在不断的交互中学习和优化决策策略，从而实现更加灵活、高效的路径规划。[2]贾瑞,强颖,赵锋.基于机器视觉的图书机器人取书路径控制方法研究[J/OL].计算机测量与控制:1-9[2024-06-09].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4762.tp.20240603.1039.002.html.文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。行百里者，半于九十。
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