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(VR)环境中实现智能小车控制是一个融合了多种技术的复杂系统。通过Simulink这个强大的仿真平台，我们可以构建完整的控制方案。

系统核心是一个装备了5个距离传感器的小车，这些传感器为控制系统提供了环境感知能力。为了实现自主避障功能，我们采用强化学习中的Q学习方法。这里特别之处在于使用神经网络来逼近Q函数，这种非线性函数逼近方式能够处理更复杂的环境状态。

训练初期，系统引入了模拟退火策略来解决探索-利用困境。这使得小车在开始阶段会进行大量随机探索（表现为频繁碰撞），但通过温度参数的逐渐降低，系统会慢慢收敛到最优策略。观察表明，经过约10次训练周期后，小车就能展现出稳定的避障能力。

整个系统展现了如何将传统控制工具Simulink与现代机器学习方法相结合，为复杂环境下的自主控制问题提供了有效解决方案。