强化学习 路径规划框图

强化学习路径规划框图如下：

1.定义状态空间：机器人的状态包括位置、速度、加速度等信息。

2.定义动作空间：机器人可以采取的动作，例如向前、向后、向左、向右等。

3.定义奖励函数：奖励函数是指机器人在执行某个动作后所获得的奖励值，奖励函数的设计直接影响到路径规划的效果。

4.定义策略：策略是指机器人在某个状态下采取某个动作的概率分布。

5.定义价值函数：价值函数是指机器人在某个状态下采取某个动作所能获得的期望奖励值。

6.训练模型：通过强化学习算法，不断地训练模型，使得机器人能够在不同的状态下采取最优的动作，从而实现路径规划。

7.执行路径规划：在训练好的模型的指导下，机器人可以执行路径规划，从而实现自主导航。