Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/jax.js
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >用代码解读_AI_强化学习在机器人路径规划中的应用与优化

用代码解读_AI_强化学习在机器人路径规划中的应用与优化

作者头像
小白的大数据之旅
发布于 2025-05-19 01:23:37
发布于 2025-05-19 01:23:37
42104
代码可运行
举报
运行总次数:4
代码可运行

强化学习在机器人路径规划中的应用与优化:代码解析与实践探索

一、强化学习与路径规划的理论基础

1.1 强化学习核心框架

强化学习(Reinforcement Learning, RL)通过智能体(Agent)与环境(Environment)的动态交互学习最优策略。其核心要素包括:

  • 状态(State):环境当前的观测信息,如机器人位置、障碍物分布
  • 动作(Action):智能体可执行的操作集合,如移动方向、速度调整
  • 奖励(Reward):环境对动作的反馈信号,用于指导策略优化
  • 策略(Policy):从状态到动作的映射函数,决定智能体行为
  • 价值函数(Value Function):评估状态或动作的长期累积奖励

马尔可夫决策过程(MDP)是RL的数学基础,定义为五元组<inline_LaTeX_Formula>langle S, A, P, R, gamma rangle<inline_LaTeX_Formula>,其中:

  • <inline_LaTeX_Formula>S<inline_LaTeX_Formula>为状态空间,<inline_LaTeX_Formula>A<inline_LaTeX_Formula>为动作空间
  • <inline_LaTeX_Formula>P(s’|s,a)<inline_LaTeX_Formula>为状态转移概率
  • <inline_LaTeX_Formula>R(s,a)<inline_LaTeX_Formula>为即时奖励
  • <inline_LaTeX_Formula>\gamma in [0,1]<inline_LaTeX_Formula>为折扣因子
1.2 路径规划的核心挑战

传统路径规划算法(如A*、Dijkstra)依赖静态环境建模,难以应对动态变化。强化学习的优势在于:

  1. 动态适应性:通过试错学习应对未知障碍物
  2. 策略优化:最大化长期累积奖励而非局部最优
  3. 泛化能力:通过状态抽象适应多场景

二、强化学习算法实现与解析

2.1 Q-Learning算法实现

Q-Learning通过迭代更新动作值函数<inline_LaTeX_Formula>Q(s,a)<\inline_LaTeX_Formula>实现策略优化:

其中<inline_LaTeX_Formula>\alpha<\inline_LaTeX_Formula>为学习率,<inline_LaTeX_Formula>\gamma<\inline_LaTeX_Formula>为折扣因子。

代码语言:javascript
代码运行次数:3
运行
AI代码解释
复制
import numpy as np

class QLearningAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size, alpha=0.1, gamma=0.9, epsilon=0.1):
        self.Q = np.zeros((state_size, action_size))
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma
        self.epsilon = epsilon

    def act(self, state):
        if np.random.rand() < self.epsilon:
            return np.random.choice(action_size)
        else:
            return np.argmax(self.Q[state, :])

    def update(self, state, action, reward, next_state):
        target = reward + self.gamma * np.max(self.Q[next_state, :])
        self.Q[state, action] += self.alpha * (target - self.Q[state, action])
2.2 深度强化学习扩展

针对高维状态空间,DQN(深度Q网络)通过神经网络近似Q函数:

其中<inline_LaTeX_Formula>\theta^-<\inline_LaTeX_Formula>为目标网络参数。

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
import torch
import torch.nn as nn

class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        )

    def forward(self, x):
        return self.layers(x)

三、路径规划的应用案例

3.1 仓储机器人路径优化

状态定义:机器人坐标(x,y)、障碍物分布热图、目标点坐标 动作空间:8个方向移动(±dx, ±dy) 奖励函数

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
class WarehouseEnv:
    def __init__(self, grid_size):
        self.grid = np.zeros(grid_size)
        self.goal = (grid_size[0]-1, grid_size[1]-1)
        self.obstacles = self._generate_obstacles()

    def _generate_obstacles(self):
        # 随机生成障碍物
        return np.random.randint(0, 2, self.grid.shape)

    def step(self, action):
        # 更新位置,检查碰撞,计算奖励
        pass
3.2 动态避障策略

采用优先级经验回放(PER)优化训练稳定性:

代码语言:javascript
代码运行次数:1
运行
AI代码解释
复制
from collections import deque

class ReplayBuffer:
    def __init__(self, capacity):
        self.buffer = deque(maxlen=capacity)
    
    def add(self, experience):
        self.buffer.append(experience)
    
    def sample(self, batch_size):
        return random.sample(self.buffer, batch_size)

四、性能优化策略

4.1 分层强化学习

将路径规划分解为全局规划(粗粒度)和局部避障(细粒度):

4.2 迁移学习

利用预训练策略初始化新任务:

4.3 分布式训练

通过多智能体并行探索加速收敛:


五、挑战与未来发展

5.1 现存问题
  1. 样本效率低:复杂环境需要数万次迭代
  2. 稳定性不足:奖励函数设计不当易导致震荡
  3. 计算资源需求高深度强化学习依赖GPU加速
5.2 前沿方向
  1. 离线强化学习:利用历史数据提升安全性
  2. 基于模型的RL:通过环境建模减少试错
  3. 多智能体协同:解决多机器人路径冲突

六、总结

本文系统阐述了强化学习在机器人路径规划中的应用框架,通过代码解析展示了Q-Learning、DQN等算法的实现细节,并探讨了优化策略与前沿趋势。随着深度强化学习与机器人学的深度融合,动态环境下的自主导航将迈向更高智能化水平。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2025-05-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
机器学习——强化学习与深度强化学习
近年来,强化学习(Reinforcement Learning, RL)在多个领域取得了巨大的进展。从早期简单的迷宫导航问题到今天 AlphaGo 击败围棋世界冠军,强化学习的潜力得到了充分展现。而随着深度学习的引入,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)更是将这一技术推向了前所未有的高度。本篇文章将深入探讨强化学习与深度强化学习的基本原理、常见算法以及应用场景,旨在为读者提供一个详尽的学习路线图。
hope kc
2024/10/09
2.6K0
多智能体强化学习在自动驾驶中的协作与优化探讨
文章链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/2474571
一键难忘
2024/12/07
4980
【DRL】深度强化学习介绍
随着深度学习的迅猛发展,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)将深度学习与强化学习相结合,使得处理高维状态空间成为可能。
不去幼儿园
2024/12/03
2830
【DRL】深度强化学习介绍
【机器学习】机器学习重要分支——强化学习:从理论到实践
强化学习(Reinforcement Learning, RL)作为机器学习的重要分支之一,通过与环境交互、试错学习来优化决策策略,已在机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域展现出巨大的潜力。本文将深入探讨强化学习的基本原理、核心算法及其在实际中的应用,并提供代码示例和图表以帮助读者更好地理解和掌握这一技术。
E绵绵
2024/06/17
1.6K0
强化学习第十三篇:使用深度学习解决迷宫问题,完整步骤和代码
前面强化学习推送到第十二篇,迷宫问题已使用Q-learning解决过,今天使用另一种方法:深度Q网络,简称DQN网络解决。
double
2024/04/11
1.8K0
强化学习第十三篇:使用深度学习解决迷宫问题,完整步骤和代码
深度强化学习在异构环境中AI Agent行为泛化能力研究
随着人工智能技术的迅猛发展,AI Agent 在游戏、智能制造、自动驾驶等场景中已逐步展现出强大的自适应能力。特别是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的引入,使得智能体能够通过与环境的交互,自动学习最优的行为策略。本文将系统性地探讨基于深度强化学习的AI Agent行为决策机制,并结合代码实战加以说明。
一键难忘
2025/07/31
1720
用一个小游戏入门深度强化学习
今天我们来用深度强化学习算法 deep Q-learning 玩 CartPole 游戏。
杨熹
2018/10/09
1.4K0
用一个小游戏入门深度强化学习
ROS2 强化学习:案例与代码实战
在机器人技术不断发展的今天,强化学习(RL)作为一种强大的机器学习范式,为机器人的智能决策和自主控制提供了新的途径。ROS2(Robot Operating System 2)作为新一代机器人操作系统,具有更好的实时性、分布式性能和安全性,为强化学习在机器人领域的应用提供了更坚实的基础。本文将通过一个具体案例,深入探讨 ROS2 与强化学习的结合应用,并提供相关代码实现。
芯动大师
2025/05/15
3050
ROS2 强化学习:案例与代码实战
【David Silver 深度强化学习教程代码实战07】 DQN的实现
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记,在专知发布推荐给大家!(关注
WZEARW
2018/04/10
3.6K0
【David Silver 深度强化学习教程代码实战07】 DQN的实现
【RL Base】强化学习核心算法:深度Q网络(DQN)算法
深度Q网络(DQN)是深度强化学习的核心算法之一,由Google DeepMind在2015年的论文《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》中提出。DQN通过结合深度学习和强化学习,利用神经网络近似Q值函数,在高维、连续状态空间的环境中表现出了强大的能力。
不去幼儿园
2024/12/03
5890
【RL Base】强化学习核心算法:深度Q网络(DQN)算法
强化学习详解:理论基础与基础算法解析
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习中的一个重要分支,其目标是通过与环境的交互来学习决策策略,以最大化长期累积奖励。在强化学习中,智能体(agent)通过执行一系列动作来影响环境,从而获得反馈信号,即奖励(reward)。这种学习机制模仿了生物体在自然界中的学习过程,因此具有很强的现实意义和应用前景。
TechLead
2024/07/04
7040
强化学习详解:理论基础与基础算法解析
【机器学习】突出强化学习中智能体通过与环境交互不断成长,其决策能力逐步进化提升,展现强化学习核心特点与动态过程。
在强化学习中,智能体是能够感知环境并采取行动的实体,而环境则是智能体所处的外部世界,智能体与环境之间通过交互来实现学习过程。例如,在一个简单的迷宫游戏中,智能体可以是一个试图找到出口的虚拟角色,而迷宫及其内部的障碍物、出口等构成了环境。
逆向-落叶
2024/12/25
4310
【机器学习】突出强化学习中智能体通过与环境交互不断成长,其决策能力逐步进化提升,展现强化学习核心特点与动态过程。
写给开发同学的 AI 强化学习入门指南
作者:bear 该篇文章是我学习过程的一些归纳总结,希望对大家有所帮助。 最近因为 AI 大火,搞的我也对 AI 突然也很感兴趣,于是开启了 AI 的学习之旅。其实我也没学过机器学习,对 AI 基本上一窍不通,但是好在身处在这个信息爆炸的时代,去网上随便一搜发现大把的学习资料。 像这个链接里面:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 就有很多资料,但是这相当于大海捞针。在学习之前我们先明确自己的目的是什么,如题这篇文章是入门强化学习,那么就需要定义
腾讯技术工程官方号
2023/04/29
1.7K0
写给开发同学的 AI 强化学习入门指南
使用Python实现深度学习模型:强化学习与深度Q网络(DQN)
深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)是结合深度学习与强化学习的一种方法,用于解决复杂的决策问题。本文将详细介绍如何使用Python实现DQN,主要包括以下几个方面:
Echo_Wish
2024/06/27
1.2K0
使用Python实现深度学习模型:强化学习与深度Q网络(DQN)
【RL Latest Tech】离线强化学习:保守Q学习 (CQL) 算法
Conservative Q-Learning (CQL) 是由Sergey Levine及其团队于2020年提出的一种针对离线强化学习的算法。CQL旨在解决离线强化学习中的两个主要问题:分布偏移(Distributional Shift) 和 过度乐观的值函数估计(Overestimation of Q-Values)。CQL通过对Q值的保守约束,确保学习到的策略更为稳健,避免过度依赖于离线数据中的稀有样本或未充分探索的区域。
不去幼儿园
2024/12/03
9640
【RL Latest Tech】离线强化学习:保守Q学习 (CQL) 算法
教程 | 深度强化学习入门:用TensorFlow构建你的第一个游戏AI
选自freeCodeCamp 机器之心编译 参与:陈韵竹、刘晓坤 本文通过一种简单的 Catch 游戏介绍了深度强化学习的基本原理,并给出了完整的以 Keras 为前端的 TensorFlow 代码实现,是入门深度强化学习的不错选择。 GitHub 链接:https://github.com/JannesKlaas/sometimes_deep_sometimes_learning/blob/master/reinforcement.ipynb 去年,DeepMind 的 AlphaGo 以 4-1 的比
机器之心
2018/05/10
1.5K0
【机器学习】---元强化学习
元学习,又称“学习的学习”,是一种让机器在不同任务之间快速适应和泛化的学习方式。传统机器学习模型通常需要大量数据进行训练,并且在遇到新任务时需要重新训练,而元学习的目标是通过在一系列不同但相关的任务上进行训练,使模型能够快速适应新任务。
Undoom
2024/09/25
4580
MADQN:多代理合作强化学习
处理单一任务是强化学习的基础,它的目标是在不确定的环境中采取最佳行动,产生相对于任务的最大长期回报。但是在多代理强化学习中,因为存在多个代理,所以代理之间的关系可以是合作的,也可以是对抗,或者两者的混合。多代理的强化学习引入了更多的复杂性,每个代理的状态不仅包括对自身的观察,还包括对其他代理位置及其活动的观察。
deephub
2024/03/20
4220
MADQN:多代理合作强化学习
强化学习/增强学习/再励学习介绍 | 深度学习 | 干货分享 | 解读技术
Deepmind团队在17年12月5日发布的最新Alpha Zero中,非常重要的一种方法就是强化学习(reinforcement learning),又称再励学习、评价学习,是一种重要的机器学习方法,靠自身的经历进行学习。通过这种方式,RLS在行动-评价的环境中获得知识,改进行动方案以适应环境。正因为可以在小数据量的情况下靠自身的行动获得经验,所以Alpha Zero可以通过自我对弈进行学习提高。深度学习的一种分类方式:监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。
用户7623498
2020/08/04
1.6K0
强化学习/增强学习/再励学习介绍 | 深度学习 | 干货分享 | 解读技术
强化学习系列之五:价值函数近似
目前,我们已经介绍了一些强化学习的算法,但是我们无法在实际问题中运用这些算法。 为什么呢?因为算法估算价值函数 (v(s)) 或者 (q(s,a)),保存这些价值函数意味着保存所
AlgorithmDog
2018/01/08
1.8K0
强化学习系列之五:价值函数近似
推荐阅读
相关推荐
机器学习——强化学习与深度强化学习
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档