【路径规划】基于matlab强化学习Q-Learing栅格地图路径规划【含Malab源码 2720期】

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⛄一、强化学习Q-Learing

使用强化学习中的Q-Learning算法路径规划的步骤如下：
定义状态(State)：将栅格地图划分为离散的状态间。每个栅格可以是一个状态，或者根据需求进一步细分。
定义动作(Action)：定义智能体可以采取的动作集合，例如上、下、左、右等。每个动作对应智能体在当前状态下执行的操作。
定义奖励(Reward)：为每个状态和动作定义奖标是让智能体通过选择动作最大化累积奖励。
初始化Q值：创建一个Q表，其行状态，列表示动作。初始化Q表中的Q值为零或随机数。

迭代过程：
a. 选择动作：基于当前状态选择动作。可以使用ε-greedy策略，在ε概率下选择一个随机动作，以便探索未知的状态；否则(1-ε)概率下选择具有最大Q值的动作。
b. 执行动作：在环境中执行选择的动作，观察下一个状态和获得的奖励。
c. 更新Q值：使用Q-Learning更新规则更新Q值。根下一个状态的最大Q值和当前状态的奖励计算新的Q值。
d. 更新状态：将下一个状态设置为当前状态。
e. 重复步骤a-d，直到达到停止条件（例如达到最大迭代次数或收敛）。

使用训练好的Q表选择最佳路径：在训练完成后，使用训练好的Q表选择具有最高Q值的动作作为最佳路径规划方案。

需要注意的是，以上步骤是基本的Q-Learning过程，你可能需要根据具体的栅格地图问题进行相应的调整和优化。

⛄二、部分源代码

function varargout =PathPlanning(varargin)
% 移动机器人路径规划仿真平台接口：仿真平台提供了机器人工作环境的仿真界面，利用inf=load(‘inf’),sp=inf.StartPoint,
% EP=inf.EndPoint,WS=inf.env得到机器人工作环境的出发点、目标点位置及障碍物位置信息，工作空间边界及障碍物区域设置为1，自由空间
%设置为0。
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @Simulation_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @Simulation_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before GridSimulation is made visible.
function Simulation_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to GridSimulation (see VARARGIN)

% Choose default command line output for GridSimulation
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes GridSimulation wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.mainfig);
%cd D:\Simulation\EvolvingPath\path
cla
grid on
xlabel(‘X’); ylabel(‘Y’);
%初始化，获取各对象句柄
handles.StartPoint=findobj(‘tag’,‘StartPoint’); %获取“设置开始点”按钮句柄
handles.EndPoint=findobj(‘tag’,‘EndPoint’); %获取“设置目标点”按钮句柄
handles.Obstacle=findobj(‘tag’,‘Obstacle’); %获取“设置障碍物”按钮句柄
handles.Start=findobj(‘tag’,‘Start’); %获取“开始运行”按钮句柄
handles.OldEnv=findobj(‘tag’,‘OldEnv’); %获取“还原环境”按钮句柄
handles.MainAxes=findobj(‘tag’,‘MainAxes’); %获取主坐标句柄
handles.MainFigure=findobj(‘tag’,‘MainFigure’); %获取主窗口句柄
%初始化，设置各按钮显示状态
set(handles.StartPoint,‘Enable’,‘on’) %“设置开始点”按钮可用
set(handles.EndPoint,‘Enable’,‘off’) %“设置目标点”按钮禁用
set(handles.Obstacle,‘Enable’,‘off’) %“设置障碍物”按钮禁用
set(handles.Start,‘Enable’,‘off’) %“开始运行”按钮禁用
set(handles.OldEnv,‘Enable’,‘off’) %“还原环境”按钮可用
set(handles.MainFigure,‘WindowButtonDownFcn’,‘’); %
set(handles.MainFigure,‘WindowButtonUpFcn’,‘’); %
set(handles.MainAxes,‘ButtonDownFcn’,‘’); %
set(handles.MainAxes,‘ButtonDownFcn’,‘’); %
inf=load(‘inf’); %打开环境信息文件，inf.mat由save命令创建，存储了开始点、目标点、障碍物信息等
XLim=30; %x轴最大取值
YLim=30; %y轴最大取值
BreakTask=0; %初始化终止任务变量
for i=1:XLim %将边界设置成障碍物
for j=1:YLim
if ((i1)|(iXLim)|(j1)|(jYLim))
ws(i,j)=1;
end
end
end
save(‘inf’,‘ws’,‘-append’);
save(‘inf’,‘BreakTask’,‘-append’);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = Simulation_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;
% — Executes on button press in StartPoint.
function StartPoint_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to StartPoint (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
set(handles.StartPoint,‘Enable’,‘off’)
set(handles.EndPoint,‘Enable’,‘on’)
set(handles.Obstacle,‘Enable’,‘off’)
set(handles.Start,‘Enable’,‘off’)
flag=0;
save(‘inf’,‘flag’,‘-append’);
set(handles.MainFigure,‘WindowButtonDownFcn’,‘’);
set(handles.MainFigure,‘WindowButtonUpFcn’,‘’);
set(handles.MainAxes,‘ButtonDownFcn’,‘PathPlanning(’‘MainAxes_ButtonDownFcn’‘,gcbo,[],guidata(gcbo))’);
% — Executes on button press in EndPoint.
function EndPoint_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to EndPoint (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
set(handles.StartPoint,‘Enable’,‘off’)
set(handles.EndPoint,‘Enable’,‘off’)
set(handles.Obstacle,‘Enable’,‘on’)
set(handles.Start,‘Enable’,‘on’)
flag=1;
save(‘inf’,‘flag’,‘-append’);
%set(handles.MainFigure,‘WindowButtonDownFcn’,‘’);
%set(handles.MainFigure,‘WindowButtonUpFcn’,‘’);
set(handles.MainAxes,‘ButtonDownFcn’,‘PathPlanning(’‘MainAxes_ButtonDownFcn’‘,gcbo,[],guidata(gcbo))’);
% — Executes on mouse press over axes background.
function MainAxes_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to MainAxes (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
inf=load(‘inf’);
flag=inf.flag;
start_end=inf.start_end;
p=get(handles.MainAxes,‘CurrentPoint’);
hold on;
if(flag==0)
p=round§;
start_end(1,1)=p(1,1);start_end(1,2)=p(1,2); %记录起点信息，给inf.mat文件赋值
StartPoint(1,1)=p(1,1);StartPoint(1,2)=p(1,2); %为当前点赋值，当前点为起点的位置信息

save('inf','StartPoint','-append');
HRobot=plot(start_end(1,1),start_end(1,2),'pentagram');                %画开始点位置
text(start_end(1,1)-.5,start_end(1,2)-.5,'起点');
RobotDirection=inf.RobotDirection;%机器人方向应该是传递参数
x=start_end(1,1);
y=start_end(1,2);
RobotPosX=x;
RobotPosY=y;

save(‘inf’,‘RobotPosX’,‘-append’);
save(‘inf’,‘RobotPosY’,‘-append’);
else
p=round§;
start_end(2,1)=p(1,1);start_end(2,2)=p(1,2);
EndPoint(1,1)=p(1,1);EndPoint(1,2)=p(1,2); %为当前点赋值，当前点为结束点的位置信息
EndPoint=round(EndPoint);
save(‘inf’,‘EndPoint’,‘-append’);
plot(start_end(2,1),start_end(2,2),‘*’,‘color’,‘r’)
text(start_end(2,1)-.5,start_end(2,2)+.5,‘目标点’);
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]钱程,许映秋,谈英姿.A Star算法在RoboCup救援仿真中路径规划的应用[J].指挥与控制学报. 2017,3(03)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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