MATLAB实现的基于Q-Learning机器人路径规划系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个基于Q-Learning强化学习算法的机器人路径规划系统。机器人可在自定义方格地图中自主探索，学习避开障碍物并找到从起点到目标的最优路径。系统通过反复训练优化决策策略，适用于路径规划算法教学与研究。

详 情 说 明

基于Q-Learning的机器人方格环境路径规划系统

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路径规划系统。系统通过在预设的方格地图环境中进行自主探索与学习，使机器人能够有效避开障碍物并找到从起点到终点的最优路径。该系统支持环境参数和学习参数的灵活配置，并提供训练过程与结果的可视化分析，为理解Q-Learning算法在路径规划问题上的应用提供了实用平台。

功能特性

• 自定义环境配置：支持设置任意尺寸的方格地图、自定义障碍物位置、起点与终点坐标。
• 参数可调的学习机制：提供学习率、折扣因子、探索概率、训练回合数等关键参数的自由调整，以观察不同参数对学习效果的影响。
• 全面的可视化输出：

- 学习曲线图：展示训练过程中累积回报值的变化趋势，反映算法的收敛情况。 - 最终路径图：在方格地图上清晰标注起点、终点、障碍物以及机器人学习得到的最优行动路径。 - Q值热力图：直观显示算法收敛后状态-动作价值矩阵的分布，揭示机器人的决策偏好。

• 量化结果统计：输出成功抵达终点的步数以及平均回报值等关键性能指标。

使用方法

1. 参数设置：运行前，请根据需求修改相关参数：

- 地图尺寸：定义方格环境的大小（如 10x10）。 - 障碍物坐标：以列表形式指定障碍物的位置（如 [[2,3], [5,7]]）。 - 起点与终点坐标：设置机器人的起始位置和目标位置。 - 学习参数：调整学习率、折扣因子、探索概率和训练总回合数。

1. 运行系统：执行主程序文件，系统将开始Q-Learning训练过程。

1. 结果分析：训练结束后，系统将自动生成并显示上述所有可视化图表与统计结果，用户可据此评估路径规划的性能与算法的学习效果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求，仅需基础MATLAB环境。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心逻辑，其功能包括：初始化机器人路径规划所需的方格世界环境与Q-Learning算法参数；运行Q-Learning算法的训练循环，负责智能体与环境的交互、Q值的迭代更新以及策略的选择；在训练完成后，对学习数据进行分析与处理，并调用绘图功能生成回报曲线、最短路径可视化图和Q值热力图等结果。