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Matlab Q-Learning 无障碍路径规划模拟

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简介：
本项目利用MATLAB实现Q-学习算法，旨在为智能机器人或视障人士开发高效的无障碍路径规划模拟系统，优化行进路线以避开障碍物。 强化学习中的一个重要里程碑是Q学习算法。使用MATLAB进行单步Q学习的无障碍路径规划仿真，设定学习次数为200次。

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  • Matlab Q-Learning 无障碍路径规划模拟
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    本项目利用MATLAB实现Q-学习算法，旨在为智能机器人或视障人士开发高效的无障碍路径规划模拟系统，优化行进路线以避开障碍物。 强化学习中的一个重要里程碑是Q学习算法。使用MATLAB进行单步Q学习的无障碍路径规划仿真，设定学习次数为200次。
     
  • 基于Q-Learning的路径规划MATLAB仿真
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    本研究利用Q-Learning算法在MATLAB环境中进行路径规划的仿真试验，旨在探索智能Agent如何通过学习优化其导航策略。 基于MATLAB的机器人路径规划仿真采用Q-Learning算法进行实现。
     
  • Matlab路径规划与多种障碍物.zip
    优质
    本资源包提供了一系列基于MATLAB的路径规划算法和代码示例，专门针对包含不同形状和大小障碍物的复杂环境。 使用MATLAB进行RRT（快速随机树）、A*、D*及Bi-RRT等多种路径规划算法的设计与实现。涵盖多种不同障碍环境下的路径规划，并能够对时间、路径长度等参数进行优化规划。
     
  • 路径规划的Q-learning算法_path_planning-Qlearning.zip
    优质
    本资源提供了一种基于Q-learning的路径规划算法实现代码，适用于机器人或自动驾驶领域中的智能决策和导航问题。下载后可直接运行以观察学习过程及优化路径效果。 路径规划强化学习是利用Q-learning算法来解决机器人或自动化系统在复杂环境中寻找最优路径的问题。这种方法通过不断试错的方式更新策略，使得智能体能够学会如何从起点到终点找到一条代价最小的路径。
     
  • 避障路径规划中的障碍物映射-Matlab代码
    优质
    本项目使用Matlab开发了一种高效的算法，用于在复杂的环境中进行机器人避障路径规划，并实现精确的障碍物映射。 在避障路径规划文章中，介绍了障碍物在关节空间的映射环节。这是采用Matlab编写的障碍物映射代码，完成后可以利用算法进行下一步的路径规划。
     
  • Q-learning二维路径规划资料集.rar
    优质
    本资料集包含用于Q-learning算法进行二维路径规划的相关数据和资源，适用于研究与实验。内含环境配置、代码示例及测试案例。 Q学习在二维障碍环境下的路径规划可以实现傻瓜式操作，直接打开文件运行即可。作为一种入门级的强化学习算法，Q学习在路径规划方面具有一定的效果。
     
  • 基于Q-Learning的路径规划应用（以MATLAB为例）
    优质
    本研究运用Q-Learning算法进行路径优化与决策，并通过MATLAB平台实现具体应用，旨在探索智能算法在路径规划中的高效解决方案。 针对已知环境中的路径规划问题，本段落提出使用Q-Learning方法帮助智能体在复杂环境中寻找最优路径。最终阶段包括查询 Q 表以选择最佳行动路径，并展示了训练完成后的时间、最小步数、最大奖励值等结果以及 Q 表的可视化、最短路径和整个训练过程。 Q-learning 是强化学习中的一种基于价值函数的学习方式，用于解决无模型的马尔可夫决策过程（MDP）问题。在 Q-Learning 中，代理尝试学习一个价值函数 Q(s, a)，它估计了从状态 s 采取动作 a 后所能获得的长期回报的价值。 Q-learning 涉及到多个关键要素：状态s、动作a、奖励信号r、Q值表（或称Q-table）、折扣因子γ以及学习率α。探索-利用策略是另一个重要组成部分，它决定了智能体在训练过程中如何平衡尝试新行动和重复已知的好行为之间的关系。 图1展示了 Q-Learning 的结构，在这个框架中，状态s代表代理与环境交互时所处的具体情况或配置的抽象表示。
     
  • 【路径规划】利用MATLAB RBF改进Q-learning算法的机器人避障路径规划（第1219期仿真）.md
    优质
    本文介绍了基于MATLAB平台的一种创新方法，通过优化RBF神经网络来改善Q-learning算法，以实现更高效的机器人避障路径规划。该研究在复杂环境中展示了显著的性能提升，并为智能机器人的自主导航提供了新的解决方案。 在平台上分享的Matlab资料附带了相应的代码文件，并且这些代码经过测试可以正常运行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用其他m文件（无需单独运行）； - 运行结果的效果图； 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行修改，或直接向博主咨询。 3. 如何操作： 步骤一：将所有文件放置于当前使用的Matlab工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮直至程序完成并显示结果； 4. 若有进一步的需求，如请求完整代码、期刊论文的复现或是定制化服务，可以联系博主。此外，对于科研合作也有兴趣提供支持。 以上步骤和说明旨在帮助用户更好地理解和使用提供的Matlab资源。
     
  • 基于MATLAB的障碍检测与路径规划仿真
    优质
    本研究利用MATLAB平台进行仿真，探讨了机器人在复杂环境下的障碍物检测及最优路径规划问题，旨在提高机器人的自主导航能力。 可以根据当前所在位置的图像提供坐标，并判断障碍物的数量及给出最优路线，实现简单的路径规划功能。
     
  • 【路径规划】利用粒子群算法进行无人机三维路径规划（含障碍物）MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于粒子群优化算法实现无人机在复杂环境中的三维路径规划方法，包含障碍物规避功能，并附有详细MATLAB源码。 基于粒子群的无人机三维路径规划含障碍Matlab源码.zip