基于强化学习的机器人路径规划附Matlab代码

基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的机器人路径规划是指机器人通过不断尝试并从环境中学习最优策略，以达到目标状态而避免障碍物的过程。这种方法通常适用于复杂的环境，比如动态场景或未知地图。

在MATLAB中实现强化学习的机器人路径规划，你可以参考Q-learning算法或Deep Q-Network (DQN)。以下是一个简单的步骤：

1. **环境建模**：首先，你需要建立一个表示机器人、目标位置以及周围障碍物的环境模型，可以使用MATLAB的`GridWorld`或其他自定义数据结构。

2. **Q-table初始化**：对于Q-learning，创建一个表格，存储每个状态动作对的Q值。在DQN中，会使用深度神经网络替代Q-table。

3. **智能体-环境交互**：让机器人在环境中执行动作，获取新的状态和奖励，然后更新Q值或网络权重。这一步通常是循环进行的训练过程。

4. **探索与利用**：使用ε-greedy策略来平衡当前对最优动作的探索（随机选择）与之前学习到的知识的应用（选择最大Q值的动作）。

5. **保存和加载模型**：训练完成后，你可以保存模型以便后续使用，或者在新的环境中继续优化。

以下是一个简化的MATLAB代码示例（仅用于演示目的，实际应用需要更复杂的设计）：

% 简化版Q-learning代码
qTable = zeros(numStates, numActions); % 初始化Q表
epsilon = 0.9; % 探索率
discountFactor = 0.9; % 折扣因子

for episode = 1:numEpisodes
    currentState = initialState;
    
    while ~reachedGoal(currentState)
        % ε-greedy行动选择
        if rand < epsilon
            action = randi(numActions);
        else
            [action, qValue] = max(qTable(currentState, :));
        end
        
        % 执行行动，接收新状态和奖励
        newState, reward = environmentStep(currentState, action);
        
        % 更新Q表
        qTable(currentState, action) = qTable(currentState, action) + learningRate * (reward + discountFactor * max(qTable(newState, :)) - qTable(currentState, action));
        
        currentState = newState;
    end
    
    % 每个episode结束后降低ε值，逐渐减少探索
    epsilon = epsilon * decayRate;
end