MATLAB实现基于Q-learning的二维栅格路径规划系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中采用Q-learning强化学习算法，设计了一个二维栅格地图路径规划器。系统使智能体自主学习最优路径，有效规避动态障碍物，并支持策略学习过程的可视化和参数调整。

详 情 说 明

基于Q-learning的二维栅格地图自主路径规划系统

项目介绍

本项目使用MATLAB实现了经典的Q-learning强化学习算法，旨在解决二维栅格环境下的自主路径规划问题。系统通过在预设的模拟环境中进行反复训练，使智能体能够自主学习从起点到目标点的最优或接近最优的移动策略，同时具备规避静态与动态障碍物的能力。项目核心在于利用状态-动作值函数（Q值）的迭代更新，平衡探索与利用，最终实现高效、自适应的路径规划。

功能特性

• 核心算法：实现了标准的Q-learning算法，通过Q表存储和更新状态-动作价值。
• 策略平衡：结合ε-贪婪策略，有效平衡了对未知环境的探索和对已有知识的利用。
• 动态环境：支持在训练过程中引入动态障碍物，考验智能体的在线规避与策略调整能力。
• 过程可视化：提供训练过程的动态动画演示，直观展示智能体学习轨迹与策略演进。
• 结果分析：输出学习过程的收敛曲线、最终规划路径的可视化图表以及关键性能指标报告（如收敛回合数、累计奖励、路径长度等）。

使用方法

1. 环境配置：准备或生成一个二维栅格地图矩阵，明确标识起点、终点、障碍物和自由通行区域。
2. 参数设置：根据具体任务需求，调整学习率(alpha)、折扣因子(gamma)、探索概率(epsilon)和最大训练回合数等关键参数。
3. 运行主程序：执行主脚本以启动训练过程。系统将开始迭代学习。
4. 查看结果：训练结束后，系统会自动生成并显示学习曲线图、最优路径图，并在命令行或指定文件中输出性能报告。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必要工具箱：本项目主要使用MATLAB基础功能，无需特殊的工具箱。

文件说明

主程序脚本承载了系统的核心逻辑与流程。其主要功能包括：初始化整个系统（如读取地图配置、设置算法参数、创建Q表）；控制整个Q-learning训练循环的执行，即在每个回合中驱动智能体与环境的交互、根据奖励更新Q值、并管理策略的选择；在训练完成后，负责对学习结果进行分析与可视化，例如绘制收敛情况、展示最终寻路路径以及计算相关的性能度量指标。