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基于Qlearning强化学习的机器人路线规划matlab仿真

news 来源：原创 2025/5/23 5:23:04

1.算法仿真效果

2.算法涉及理论知识概要

3.MATLAB核心程序

4.完整算法代码文件获得

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

训练过程

测试结果

仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。

2.算法涉及理论知识概要

强化学习是机器学习中的一个重要领域，它主要研究智能体（agent）如何在环境中通过不断地试错来学习最优策略（policy），以最大化长期累积奖励（reward）。在机器人路线规划问题中，机器人即为智能体，其所处的地图环境包含了起点、终点、障碍物等元素，机器人的目标是找到一条从起点到终点的最优路径，同时避免碰撞障碍物。

Q - 值的更新公式为：

首先需要对机器人所处的环境进行建模。将地图离散化为一个个网格单元，每个网格单元可以表示为一个状态。例如，对于一个二维平面地图，状态，其中和分别表示网格单元在和方向上的索引。障碍物所在的网格单元被标记为不可达状态，起点和终点也分别有对应的状态表示。

动作空间可以定义为向上、向下、向左、向右移动一个网格单元。当然，根据机器人的运动能力，还可以添加如旋转等其他动作。

智能体与环境交互学习：

在学习过程中，机器人不断地探索环境并更新 Q - table。当学习过程收敛后（即 Q - table 中的值不再有明显变化），机器人可以根据 Q - table 进行路径规划。从起点状态开始，在每个状态下选择 Q 值最大的动作，直到到达终点状态，这样得到的一系列动作序列就是规划出的最优路径（在 Q - learning 算法收敛到的近似最优解意义下）。

Q - learning 强化学习方法与基于采样的方法相比，更注重对长期累积奖励的学习和优化。基于采样的方法在采样过程中可能会产生一些无效的采样点，而 Q - learning 算法通过学习 Q 值来引导机器人选择更有希望的动作，减少无效探索。

3.MATLAB核心程序

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for i=1:Epechsif Emg==1a=4; % 如果处于紧急情况（emergency为1），则将动作a设置为4，从代码逻辑推测动作4可能代表向后退的动作（具体含义要结合整体代码设定来看），目的是在遇到紧急情况（比如距离障碍物过近等）时，智能体采取向后退的操作来避免碰撞，保证探索过程的安全性else% 如果不处于紧急情况（emergency为0），则进入以下分支进行动作选择操作，根据epsilon - 贪婪策略来决定是选择当前已知的最优动作还是随机选择一个动作。if rand<(1-epsilon)% 如果生成的随机数（rand函数会生成一个在0到1之间的均匀分布随机数）小于 (1 - epsilon)，说明按照概率应该选择当前已知的最优动作，此时调用max函数找到动作价值矩阵Q中当前状态s_index对应的行（即当前状态下执行不同动作的价值估计值所在行）中的最大值以及其对应的列索引，将最大值对应的列索引赋值给动作变量a，即选择当前状态下价值估计最高的动作作为要执行的动作，这体现了利用已知最优策略的部分[q,a] = max(Q(State_idx,:)); else% 如果生成的随机数大于等于 (1 - epsilon)，说明按照概率应该随机选择一个动作，此时调用randi函数在动作数量范围（1到Nactions）内随机生成一个整数，将其赋值给动作变量a，即随机选择一个可执行的动作，这体现了探索新动作的部分a=randi(Nactions);endend% 执行选择的动作并到达下一个状态，以下代码调用func_env函数，传入选择的动作a、当前状态s、状态类型type、当前位置location、迷宫坐标信息maze_coordinates、临界距离critical_distance以及紧急距离emergency_distance作为参数，获取的返回值分别赋值给agent_next_location、reward、next_s_type、next_state、terminal、emergency变量，用于实现智能体执行动作后的位置更新（agent_next_location）、获取执行动作后的奖励值（reward）、确定下一个状态的类型（next_s_type）、下一个状态向量（next_state）、判断是否达到终止状态（terminal）以及是否处于紧急情况（emergency）等操作，完成一次动作执行后的状态转移和相关信息更新[Loc_next,reward,tp_next,state_next,Ends,Emg]=func_env(a,s,type,location,Mapxy,distc,diste);% 更新用于绘制的智能体原点轨迹信息，每执行一次动作到达新位置后，将索引变量j的值加1，然后将智能体新位置agent_next_location中第一个点（即原点）的坐标赋值给轨迹数组trajectory的第j行，以此记录智能体在探索过程中原点位置的变化轨迹，方便后续可视化展示智能体的移动路径情况j=j+1;% 调用func_stateidx函数，传入下一个状态向量next_state以及下一个状态的类型next_s_type作为参数，获取的返回值赋值给s_index_next变量，用于确定下一个状态在Q矩阵中的索引，方便后续基于该索引对动作价值矩阵Q进行更新操作，保持状态与价值估计信息的对应关系idx_next=func_stateidx(state_next,tp_next);if a~=4 % 如果执行的动作不是紧急情况对应的动作（即不是动作4，从前面代码可知动作4可能代表向后退的紧急动作），说明是正常的探索动作，执行以下更新动作价值矩阵Q的操作，通过基于当前奖励值reward、折扣因子gamma以及下一个状态的最大价值估计值（通过max(QQ(State_idx,a)=Q(State_idx,a)+alpha*(reward+gamma*max(Q(idx_next,:))-Q(State_idx,a));end%更新状态s        = state_next;location = Loc_next;type     = tp_next;  State_idx= idx_next;if i==Epechsfigure(2)[Mapxy]=func_Map();plot(location(1,1),location(1,2),'r-o','MarkerSize',2);  hold onendendend0Z_012m

1.算法仿真效果

2.算法涉及理论知识概要

3.MATLAB核心程序

4.完整算法代码文件获得

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