Simulink控制，VR环境中的小车

资 源 简 介

Simulink控制，VR环境中的小车

详 情 说 明

在虚拟现实环境中实现智能小车控制是一个结合了仿真建模、强化学习和3D可视化技术的综合应用场景。通过Simulink平台可以构建完整的控制系统架构，其中关键点在于如何将不同技术模块有机整合。

系统采用五路距离传感器作为环境感知输入，这些传感器数据构成了强化学习的状态空间。Q学习算法的核心是通过反复试错来优化决策策略，而神经网络的使用则解决了传统Q表格方法在连续状态空间下的维度灾难问题。初始阶段采用模拟退火策略进行探索，虽然会导致较多碰撞，但这是智能体积累经验的必要过程。

VR环境不仅提供了直观的3D可视化效果，更重要的是构建了与真实物理特性高度接近的仿真平台。选用现有成熟的VR模型可以节省开发时间，同时保证场景的真实性。经过约10次训练周期后，系统表现出显著的学习效果，证明这种结合方案的有效性。

这种实现方式展现了从算法设计到工程实现的完整闭环，为机器人控制、自动驾驶等领域的算法验证提供了可借鉴的解决方案框架。