Q-learning 算法实现AGV的最优路径规划

资 源 简 介

Q-learning 算法实现AGV的最优路径规划

详 情 说 明

Q-learning作为一种基于值迭代的强化学习算法，在自动导引车（AGV）的路径规划中展现出显著优势。其核心思想是通过智能体与环境的持续交互来学习最优策略，无需预先建立精确的环境模型。

在AGV场景中，算法将仓库地图建模为状态空间，每个网格代表一个状态。AGV的动作集通常包含前进、转向等基本操作。Q-table会记录每个状态-动作对的预期累积奖励值，通过以下机制迭代更新：

探索-利用平衡：AGV初期以较高概率随机探索环境（ε-greedy策略），后期逐渐偏向选择当前已知最优动作。 奖励设计：到达目标点给予正奖励，碰撞障碍物施加负惩罚，步数消耗可设置微小负激励以优化路径长度。 动态适应：Q值更新公式结合即时奖励和下一状态的最大预期收益，使得AGV能应对临时障碍物等环境变化。

实测表明，经过充分训练后Q-learning能生成避开障碍物的最短路径，且计算效率优于传统A*算法在动态环境中的重复规划。该方法的局限性在于状态空间膨胀时需结合深度学习（如DQN）进行扩展。