MATLAB Q-learning机器人寻路系统：动态网格环境可视化训练平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现Q-learning强化学习算法，构建可配置的方格地图环境，支持障碍物设置与机器人自主寻路训练。通过实时可视化展示学习过程与路径规划结果，适用于算法验证与教学演示。

详 情 说 明

基于Q-learning算法的机器人方格地图强化学习寻路系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Q-learning强化学习算法的机器人自主寻路系统。系统能够构建动态可配置的方格地图环境，通过Q-learning算法训练机器人在存在障碍物的网格环境中寻找从起点到终点的最优路径。项目包含完整的训练流程、可视化展示和性能分析功能，为强化学习在路径规划领域的应用提供实践案例。

功能特性

• 动态地图配置：支持自定义网格尺寸、起点终点坐标，可手动设置或随机生成障碍物
• 灵活学习参数：可调节学习率、折扣因子、探索概率等关键超参数
• 多方向移动：支持四方向（上下左右）和八方向（包含对角线）移动模式
• 实时可视化：训练过程中实时显示机器人的探索路径和学习进度
• 全面分析报告：提供学习曲线、Q值矩阵、最优路径可视化及多项性能指标统计

使用方法

基本配置

1. 设置地图参数：定义网格的行列数，指定起点和终点坐标位置
2. 配置障碍物：可通过坐标矩阵精确设置障碍物位置，或设置随机生成概率自动创建
3. 调整学习参数：根据任务复杂度设置合适的学习率、折扣因子、探索策略参数
4. 选择移动模式：根据实际需求选择四方向或八方向移动约束

运行流程

1. 初始化网格环境与Q-learning算法参数
2. 启动训练过程，观察实时路径探索可视化
3. 查看训练收敛情况与分析图表
4. 获取最优路径结果与性能统计报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 需安装MATLAB基本绘图功能包

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要包括网格环境的构建与初始化、Q-learning算法训练过程的管理、实时可视化显示的控制以及最终结果的分析与输出。该文件整合了环境建模、智能体学习、图形展示和性能评估等关键模块，为用户提供完整的交互式训练体验。