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🔥 内容介绍

在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已广泛应用于工业制造、物流仓储、医疗服务、家庭助老等诸多领域 ，为人们的生产生活带来了极大便利。而路径规划作为移动机器人实现自主导航的核心技术，其重要性不言而喻。它就像是机器人的 “大脑”，负责规划出一条从起始点到目标点的最优或可行路径，使机器人能够在复杂多变的环境中安全、高效地完成任务。

传统的路径规划方法，如 Dijkstra 算法、A算法等，在已知环境地图且环境较为简单、静态的情况下，能够发挥出良好的性能 。Dijkstra 算法通过广度优先搜索，从起始点开始，逐步扩展到所有可达节点，最终找到从起始点到目标点的最短路径，就如同在一张清晰标注的城市地图上，规划出从家到工作地点的最短驾车路线。A算法则在 Dijkstra 算法的基础上引入了启发式函数，它能够根据当前节点到目标节点的预估距离，优先搜索更有可能接近目标的节点，大大提高了搜索效率，类似于在导航时，优先选择距离目的地更近的道路。

然而，现实世界中的环境往往是复杂且动态变化的。在物流仓库中，货物的摆放位置可能随时改变，新的货物可能被搬运进来，原有的货物可能被取走；在医院中，人员的流动频繁，医疗设备可能临时放置在通道上。面对这些动态未知环境，传统路径规划方法的局限性就暴露无遗。它们难以实时感知环境的变化，无法快速调整路径规划策略，导致机器人在遇到突发情况时，可能会出现碰撞障碍物、陷入死胡同或无法找到目标路径等问题，严重影响了机器人的工作效率和安全性。

为了克服传统路径规划方法的不足，研究者们开始将目光转向智能算法和学习算法，基于 CNN-GRU 的深度 Q 网络（DQN）这一创新解决方案应运而生。它融合了卷积神经网络（CNN）强大的图像特征提取能力、门控循环单元（GRU）对序列数据的处理优势以及深度 Q 网络在强化学习中的决策能力，为移动机器人路径规划带来了新的思路和方法，有望使机器人在复杂动态环境中实现更加智能、高效的路径规划。

深度 Q 网络（DQN）探秘

DQN 的起源与核心思想

深度 Q 网络（DQN）的诞生，为强化学习领域带来了革命性的突破。2015 年，DeepMind 公司的研究团队在《Nature》杂志上发表了题为 “Human - level control through deep reinforcement learning” 的论文 ，首次提出了 DQN 算法，成功将深度学习与强化学习相结合，让智能体在 Atari 游戏中通过学习达到了人类水平的控制能力，这一成果震惊了学术界和工业界，开启了深度强化学习的新纪元。

在传统的强化学习中，Q 学习是一种经典的基于值的算法，它通过学习状态 - 动作对的 Q 值来指导智能体的决策，Q 值表示在某个状态下采取某个动作所能获得的未来累积奖励的期望值 。然而，当面对高维状态空间和复杂的环境时，传统 Q 学习使用的 Q 表存储方式面临着维度灾难的问题，即随着状态和动作空间的增大，Q 表的规模会呈指数级增长，导致存储和计算成本变得难以承受 。

DQN 的核心思想就是引入深度神经网络来近似表示 Q 值函数，从而解决传统 Q 学习在高维状态空间中的困境 。神经网络具有强大的函数逼近能力，它可以将状态作为输入，直接输出每个动作对应的 Q 值，而无需像 Q 表那样存储所有可能的状态 - 动作对 。这样，DQN 能够自动学习状态的特征表示，对相似状态进行泛化，使得智能体可以在复杂的环境中进行高效的决策 。例如，在机器人路径规划任务中，机器人所处的环境状态可以用传感器采集到的图像、距离信息等高维数据来表示，DQN 可以通过神经网络对这些数据进行处理，快速估计出在当前状态下采取不同动作（如前进、左转、右转等）的 Q 值，进而选择最优动作，规划出合理的路径。

DQN 算法流程详解

1. 初始化阶段：首先，需要初始化两个深度神经网络，分别是 Q 网络（也称为策略网络）和目标网络 。这两个网络的结构相同，但参数不同 。Q 网络用于估计当前状态下各个动作的 Q 值，以指导智能体的动作选择；目标网络则用于计算目标 Q 值，为 Q 网络的训练提供稳定的目标 。同时，还需要初始化经验回放缓冲区，它用于存储智能体与环境交互过程中产生的经验数据，包括状态、动作、奖励和下一状态等信息 。

1. 与环境交互：智能体根据当前的策略从 Q 网络中获取当前状态下各个动作的 Q 值，并依据 ε - 贪婪策略选择一个动作执行 。ε - 贪婪策略是一种平衡探索与利用的策略，它以 ε 的概率随机选择一个动作，以 1 - ε 的概率选择 Q 值最大的动作 。这样，智能体既有机会探索新的动作，发现更好的策略，又能利用已有的经验选择当前认为最优的动作 。智能体执行动作后，环境会根据动作的执行结果返回奖励和下一状态 。例如，在移动机器人路径规划中，机器人执行前进动作后，环境会根据是否碰撞障碍物、是否接近目标点等情况给予相应的奖励，并告知机器人新的位置状态 。

1. 经验存储：智能体将与环境交互得到的经验（状态、动作、奖励、下一状态）存储到经验回放缓冲区中 。经验回放缓冲区通常具有固定的容量，当缓冲区满时，新的经验会覆盖最早存储的经验 。这种存储方式为后续的训练提供了丰富的数据来源 。

1. 采样与更新：从经验回放缓冲区中随机采样一批经验数据，这些数据被用来训练 Q 网络 。对于采样到的每个经验，首先计算目标 Q 值 。如果当前状态是终止状态，目标 Q 值就等于当前获得的奖励；如果不是终止状态，目标 Q 值等于当前奖励加上折扣因子 γ 乘以目标网络在下一状态下预测的最大 Q 值 。然后，根据目标 Q 值和 Q 网络当前预测的 Q 值，计算损失函数，常用的损失函数是均方误差（MSE） 。最后，通过反向传播算法计算损失函数对 Q 网络参数的梯度，并使用优化器（如 Adam）更新 Q 网络的参数，使得 Q 网络的预测值更接近目标值 。

1. 目标网络同步：为了保证训练的稳定性，目标网络的参数并不会实时更新，而是每隔一定的步数（比如 C 步），将 Q 网络的参数复制给目标网络 。这样，在一段时间内，目标网络的参数保持不变，为 Q 网络的训练提供了稳定的目标，避免了由于目标值频繁变化而导致的训练不稳定问题 。通过不断地重复上述与环境交互、经验存储、采样更新和目标网络同步的过程，Q 网络逐渐学习到最优的策略，使得智能体在环境中能够获得最大的累积奖励 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function DrawPic(result,data,str)

figure

%%给值是1的坐标赋值黑色，给值是0的坐标赋值白色

MAP=data.map;

b =MAP; %把MAP赋值给b

b(end+1,end+1) = 0;

colormap([1 1 1;[122,52,146]./255]);  % 创建颜色:其中1是白色

pcolor(0.5:size(MAP,2)+0.5,0.5:size(MAP,1)+0.5,b); % 赋予栅格颜色

set(gca,'XTick',1:size(MAP,1),'YTick',1:size(MAP,2));  % 设置坐标

xpath = data.node(result.path2,1);

ypath = data.node(result.path2,2);

axis image xy;

hold on

plot(data.landmark(:,1),data.landmark(:,2),'b+');

hold on

plot(xpath,ypath,'-','LineWidth',2,'color',[180,0,0]./255)

hold on 

S1= xpath(1);

S2= ypath(2);

plot(S1,S2,'.','MarkerEdgeColor','r', 'MarkerFaceColor','r','MarkerSize',20);

hold on

E1=xpath(end);

E2=ypath(end);

plot(E1,E2,'h','MarkerEdgeColor','r', 'MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8);

title([str,'最优结果:',num2str(result.fit)])

end

🔗 参考文献

[1]董瑶,葛莹莹,郭鸿湧,等.基于深度强化学习的移动机器人路径规划[J].计算机工程与应用, 2019, 55(13):6.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0321.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

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🌟 元胞自动机方面

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