基于Qlearning强化学习的机器人迷宫路线搜索算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要2.1 Q-learning理论 强化学习旨在解决智能体（在本文中为机器人）如何在环境中采取一系列行动，以最大化累积奖励的问题。其核心要素包括：...
基于Qlearning强化学习的机器人路线规划matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 训练过程 测试结果 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 强化学习是机器学习中的一个重要领域，它主要研究智能体（agent）如何在环境中通过不断地试错来学习最优策略（policy&...
基于QLearning强化学习的较大规模栅格地图机器人路径规划matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 机器人行驶动作序列： Action_seqs = '下下下下右右下下下下下下下下下下下下右右上上上上上上上上上上上右右右下右下下下下下下右右上上上上右右右右右下右下下下下下右下右右上上上上上上上上上上上' 仿真操作步骤可参考程序配套的操作...
基于QLearning强化学习的机器人避障和路径规划matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 2.算法涉及理论知识概要 强化学习是一种机器学习方法，它使智能体能够在与环境交互的过程中学习如何采取行动以最大化累积奖励。Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，特别适合于离散动作空间的问题。在机器人避障和路径规划中...
强化学习（RL）在机器人领域的应用，尤其是结合ROS（Robot Operating System）和Gazebo（机器人仿真环境）
强化学习（RL）在机器人领域的应用，尤其是结合ROS（Robot Operating System）和Gazebo（机器人仿真环境），是一个非常有趣和具有挑战性的领域。下面是从虚拟训练到实车部署的全流程分析概述： ### 1. 环境设置与仿真 **ROS和Gazebo的集成：** - **ROS（Robot Operating ...
强化学习（RL）在机器人领域的应用
强化学习（RL）在机器人领域的应用，尤其是结合ROS（Robot Operating System）和Gazebo（机器人仿真环境），是一个非常有趣和具有挑战性的领域。下面是从虚拟训练到实车部署的全流程分析概述： ### 1. 环境设置与仿真 **ROS和Gazebo的集成：** - **ROS（Robot Operating ...
强化学习（RL）在机器人领域的应用
强化学习（RL）在机器人领域的应用，尤其是结合ROS（Robot Operating System）和Gazebo（机器人仿真环境），是一个非常有趣和具有挑战性的领域。下面是从虚拟训练到实车部署的全流程分析概述： 1. 环境设置与仿真 ROS和Gazebo的集成： - ROS（Robot Operating System）：R...
强化学习：从游戏到机器人的技术之旅
在人工智能的广袤领域中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）以其独特的学习方式和广泛的应用前景，吸引了众多研究者的目光。强化学习不仅在游戏领域大放异彩，更在机器人技术中展现了其独特的价值。本文将探讨强化学习的基本原理、在游戏领域的应用，以及它如何助力机器人技术的进步。 一、强化学习的基...
深度强化学习中利用Q-Learngin和期望Sarsa算法确定机器人最优策略实战（超详细 附源码）
需要源码和环境搭建请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~一、Q-Learning算法Q-Learning算法中动作值函数Q的更新方向是最优动作值函数q，而与Agent所遵循的行为策略无关，在评估动作值函数Q时，更新目标为最优动作值函数q的直接近似，故需要遍历当前状态的所有动作，在所有状态都能被无限次访问的前提下，Q-Learning算法能以1的概率收敛到最优动作值函数和最优策略下图是估算最优策略的....
深度强化学习之gym扫地机器人环境的搭建(持续更新算法，附源码，python实现）
想要源码可以点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱本次利用gym搭建一个扫地机器人环境，描述如下：在一个5×5的扫地机器人环境中，有一个垃圾和一个充电桩，到达[5,4]即图标19处机器人捡到垃圾，并结束游戏。同时获得+3的奖赏。左下角[1,1]处有一个充电桩，机器人到达充电桩可以充电且不再行走，获得+1的奖赏。环境中间[3,3]处有一个障碍物，机器人无法通过。扫地机器人具体流程如下1：每局游戏开始 机....
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