本文主要是介绍机器人路径规划：基于Q-learning算法的移动机器人路径规划，可以自定义地图，修改起始点，提供MATLAB代码，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、Q-learning算法
Q-learning算法是强化学习算法中的一种，该算法主要包含：Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息，来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果，因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下，选择动作a,通过环境的作用，形成新的状态s(t+1),并产生回报或惩罚r(t+1),通过式(1)更新Q表后，若Q(s,a)值变小，则表明机器人处于当前位置时选择该动作不是最优的，当下次机器人再次处于该位置或状态时，机器人能够避免再次选择该动作action. 重复相同的步骤，机器人与环境之间不停地交互，就会获得到大量的数据，直至Q表收敛。QL算法使用得到的数据去修正自己的动作策略，然后继续同环境进行交互，进而获得新的数据并且使用该数据再次改良它的策略，在多次迭代后，Agent最终会获得最优动作。在一个时间步结束后，根据上个时间步的信息和产生的新信息更新Q表格，Q(s,a)更新方式如式(1)：
式中：st为当前状态；r(t+1)为状态st的及时回报；a为状态st的动作空间；α为学习速率，α∈[0,1];γ为折扣速率，γ∈[0,1]。当α=0时，表明机器人只向过去状态学习，当α=1时，表明机器人只能学习接收到的信息。当γ=1时，机器人可以学习未来所有的奖励，当γ=0时，机器人只能接受当前的及时回报。
每个状态的最优动作通过式(2)产生：
Q-learning算法的搜索方向为上下左右四个方向，如下图所示：
Q-learning的训练过程如下：
1. 初始化Q值函数，将所有状态-动作对的Q值初始化为0。
2. 在每个时间步，根据当前状态选择一个动作。可以使用ε-greedy策略来平衡探索和利用。
3. 执行选择的动作，并观察环境返回的奖励和下一个状态。
4. 根据Q值函数的更新规则更新Q值。Q值的更新公式为：Q(s, a) = Q(s, a) + α * (r + γ * max(Q(s', a')) - Q(s, a))，其中α是学习率，γ是折扣因子，r是奖励，s是当前状态，a是选择的动作，s'是下一个状态，a'是在下一个状态下选择的动作。
5. 重复步骤2-4，直到达到停止条件。
Q-learning算法基本原理参考文献：
[1]王付宇,张康,谢昊轩等.基于改进Q-learning算法的移动机器人路径优化[J].系统工程,2022,40(04):100-109.
二、部分代码
close all
clear
clc
global maze2D;
global tempMaze2D;
NUM_ITERATIONS =500; % 最大训练次数（可以修改）
DISPLAY_FLAG = 0; % 是否显示（1 显示； 0 不显示）注意：设置为0运行速度更快
CurrentDirection = 4; % 当前机器人的朝向（1-4具体指向如下） 机器人只能上下左右移动，且每次只能移动一格，移动前需要判断是否转向
% 1 - means robot facing up
% 2 - means robot facing left
% 3 - means robot facing right
% 4 - means robot facing down%% 起始点 坐标
startX=20;startY=1;
goalX=1;goalY=20;
%% 导入地图
data1=load('data.txt');
data1(find(data1==0))=50;
data1(find(data1==1))=0;
data1(startX,startY)=70;
data1(goalX,goalY)=100;
maze2D=data1;
orgMaze2D = maze2D;
tempMaze2D = orgMaze2D;
CorlorStr='gray';三、部分结果
（1）第一次运行结果
白色栅格表示无障碍物，黑色栅格则表示有障碍物
机器人最终路径:
20 1
19 1
19 2
18 2
17 2
17 3
17 4
17 5
16 5
15 5
14 5
13 5
13 6
12 6
11 6
10 6
10 7
9 7
9 8
9 9
9 10
8 10
7 10
7 11
7 12
6 12
5 12
4 12
3 12
3 13
2 13
1 13
1 14
1 15
1 16
1 17
1 18
1 19
1 20
机器人最终路径长度为 38
机器人在最终路径下的转向及移动次数为 71
（2）第二次运行结果
白色栅格表示无障碍物，黑色栅格则表示有障碍物
机器人最终路径:
20 1
19 1
18 1
18 2
17 2
17 3
17 4
17 5
17 6
16 6
15 6
15 7
15 8
15 9
15 10
14 10
14 11
14 12
13 12
12 12
11 12
10 12
9 12
9 13
9 14
9 15
8 15
8 16
8 17
8 18
8 19
7 19
6 19
5 19
4 19
4 20
3 20
2 20
1 20
机器人最终路径长度为 38
机器人在最终路径下的转向及移动次数为 68
四、完整MATLAB代码
机器人路径规划：基于Q-learning算法的移动机器人路径规划的，可以自定义地图，修改起始点，提供MATLAB代码
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