基于Q-learning与DQN优化的多机器人路径规划MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过Q-learning和DQN算法实现智能机器人的自主路径规划，支持八方向移动以模拟真实物理环境。系统高效探索最优避障策略，提供灵活的学习框架与可视化演示。

详 情 说 明

基于Q-learning与DQN优化的多向移动机器人路径规划系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个机器人自主路径规划系统。系统采用Q-learning算法使智能体（机器人）通过与环境的交互学习最优路径策略，特别支持八方向移动（含斜向运动）以贴近真实物理场景。同时，引入深度Q网络（DQN）对传统Q-learning进行优化，通过函数近似解决高维状态空间下的“维度灾难”问题，提升学习效率与路径规划的实际适应性。系统最终能够在给定的栅格地图环境中，规划出从起点到终点的最短安全路径。

功能特性

• 双算法支持：集成经典的Q-learning算法与先进的深度Q网络（DQN）算法。
• 八方向移动：机器人可沿上、下、左、右以及四个斜角方向共八个方向移动，路径规划更灵活、精确。
• 高效学习：DQN算法通过神经网络拟合Q值函数，有效应对复杂环境，加速收敛。
• 结果可视化：提供训练过程的奖励收敛曲线、最终规划路径在栅格地图上的可视化展示，以及可选的智能体移动动画（可显示探索过程）。

使用方法

1. 配置输入参数：准备环境栅格地图（二维矩阵，其中障碍物标记为1，可行区域标记为0），设定起点[x_start, y_start]与终点[x_goal, y_goal]的坐标，并调整学习率、折扣因子、探索率、DQN网络参数及训练回合数等训练参数。
2. 运行主程序：执行主程序以启动训练与路径规划过程。
3. 获取输出结果：程序运行后将输出：

* 训练过程中的奖励收敛曲线图。 * 从起点到终点的最优路径坐标序列（有序列表）。 * 包含障碍物、起点、终点及规划路径的可视化地图。

系统要求

• 编程语言: MATLAB
• 推荐版本: MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱: 深度学习工具箱 (对于DQN功能)，若仅使用Q-learning则非强制。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，主要包括：初始化栅格地图环境与机器人参数，执行Q-learning或DQN算法的训练过程以学习最优路径策略，动态展示训练过程中的奖励变化与智能体探索行为，并在训练完成后进行路径规划，最终可视化输出最优路径与整体规划结果。