# 如何实现“DQN python 路径规划”
## 概述
在这篇文章中，我将指导你如何使用深度强化学习（DQN）算法来实现路径规划。DQN是一种基于神经网络的强化学习算法，可以帮助我们学习如何在一个环境中做出最优的决策。路径规划是一个很好的应用场景，通过训练一个DQN模型，我们可以让机器人或者智能体在一个环境中学会如何选择最优路径。
## 步骤
下面是实现“DQN python 路径规
原创
2024-05-16 06:57:42
412阅读
无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（6）——代码实现6 代码实现本部分主要包括 Actor Critc，DDPG，DQN，Edge_only，Local_only 算法的基本实现思路，具体细节不予展示。6.1 问题环境问题环境主要包括了环境的各种状态 s 、无人机 uav 相关参数、用户 ue 相关参数和一些影响变量。其主要功能是模拟整个实验环境。主要动作包括了无人机
运动规划运动规划(Motion Planning)包括路径规划(Path Planning)和轨迹规划(Trajectory Planning)，通常情况下先进行路径规划，再进行轨迹规划。路径规划和轨迹规划的定义如下：路径规划只考虑静态障碍环境生成的路径，属于空间路径轨迹规划考虑了移动机器人本身的运动能力和中途可能的动态障碍，生成一段时间内的动作序列，在路径规划的基础上加入了时间信息，属于时空路径
转载
2024-08-02 16:29:47
1025阅读
# DQN算法路径规划Python实现
## 简介
在这篇文章中，我将介绍如何使用DQN算法来实现路径规划。DQN（Deep Q-Network）是一种强化学习算法，可以在不知道环境模型的情况下学习最优策略。我们将使用Python编程语言和一些流行的机器学习库来实现这个算法。
## 整体流程
下面是我们实现DQN算法路径规划的整体流程。我们将通过表格的形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-13 09:47:03
1388阅读
（做封面图片，可真是费了很长时间）前言路径规划涉及到很多内容。但路径规划的起点，应该都是A*这个来自斯坦福大学算法。说起A*，网上有很多相关的内容。各种博客，各种解释。但是我愣是没看明白。 可能我比较笨把。弄明白了之后，我发现网上的很多词语有点太高大上了。 （这里声明，并不是说高大上的词不好，相反就应该用高大上的专业词汇才能精准的表达。只不过，有些内容比如A*里面的heuristic
题目描述给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。输入输出思路分析遇到统计可行路径的数量问题，或者求最小路径，一般有两种方法，搜索和动态规划。
注： 搜索一般在数据规模比较小的时候使用。复杂度比较高，在本题中: \(2^{m+n}\)。故采用动态规划动态规划状态定义：dp[i][j]：从左上角->(i,j)的最短路径和
转载
2023-07-21 22:10:47
821阅读
DWA（动态窗口）算法是用于局部路径规划的算法，已经在ROS中实现，在move_base堆栈中：http://wiki.ros.org/dwa_local_plannerDWA算法第一次提出应该是1997年，发在了《IEEE Robotics and Automation Magazines》上路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划。局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障，对于无法预测
转载
2023-12-05 21:00:28
269阅读
文章目录前言1. 涉及的核心配置文件与启动文件1.1 demo01_gazebo.launch1.2 nav06_path.launch1.3 nav04_amcl.launch1.4 nav05_path.launch1.5 move_base_params.yaml1.6 dwa_local_planner_params.yaml2. 调参时的一些经验与心得2.1 DWA算法流程2.2 对c
转载
2024-08-09 11:33:54
538阅读
路径规划是人工智能领域中的重要问题之一，涉及到在给定环境中找到最优路径的任务。深度 Q 网络（Deep Q Network，简称 DQN）是一种强化学习算法，已被成功应用于解决路径规划问题。本文将介绍如何使用 Python 和 DQN 算法实现路径规划，帮助读者理解和应用这一领域的技术。1. 背景知识1.1 强化学习强化学习是一种机器学习范式，其中智能体通过与环境交互，学习选择行动以最大化预期奖励
原创
2024-05-31 16:03:10
1146阅读
1 简介编辑编辑编辑2 部分代码classdef DQNEstimator < handle properties (SetAccess = private) env; alpha; weights; hidden_layer; end methods function obj = DQNEstimat
原创
2022-05-22 22:48:28
1677阅读
路径规划 | 基于DQN深度强化学习算法的路径规划（Matlab）
原创
2024-07-24 11:07:31
391阅读
MazeProblem简单介绍一下该项目不过是一个平平无奇的小作业，基于python3.8开发，目前提供两种迷宫生成算法与三种迷宫求解算法，希望对大家的学习有所帮助。效果图如下所示：环境介绍刚刚说了，这是python3.8，同时我们还包含了两个第三方库，这些我将会放在requirement.txt中。是的，我现在意识到它非常重要，因为跑别人代码没有它真的很容易环境冲突。文件介绍项目很简单，一共只有
转载
2024-03-07 20:54:52
115阅读
车辆路径规划问题的研究一般较常遇到需要画出车辆路径示意图，已知有每辆车的真实坐标序列，那么如何利用在一个空白的坐标轴上画出路径呢？1.准备1.1 matplotlib引入一般情况下只引入plt就行了，但是我这里因为要修改图例的字体，直接将matplotlib也引入进来:import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt1.2 数据形式我的数据形式是一
转载
2023-06-21 23:59:23
660阅读
ROS入门 7.2.4 导航实现04_路径规划《ROS入门-理论与实践》视频教程镇楼
毋庸置疑的，路径规划是导航中的核心功能之一，在ROS的导航功能包集navigation中提供了 move_base 功能包，用于实现此功能。1.move_base简介move_base 功能包提供了基于动作(action)的路径规划实现，move_base 可以根据给定的目标点，控制机器人底盘运动至目标位置，并且
转载
2023-08-23 20:38:03
394阅读
最近在做移动机器人路径规划相关的topic，打算对路径规划算法做一个调研，并写下这篇记录。本博文的大部分内容来源于网络的博客或者论文，相关的参考也会给出来。本博文仅作本人学习记录用。 目录引言什么是路径规划？路径规划发展趋势多传感器融合路径规划多机器人协作路径规划多算法融合路径规划 路径规划算法分类机器人传统路径规划方法可视图法 栅格法 人工虚拟势场法机器人
转载
2024-06-18 20:05:16
109阅读
应该很多人都还记得微信的小程序游戏：跳一跳。那时候很多人都是用Python来玩，羡慕他们能够得高分的同时，也产生了一波 对Python产生了浓厚的兴趣伙伴，包括我身边朋友也是，好几个从此也开始学习Python。 但对于刚开始学习Python的伙伴来说，都不知道如何开始，也不知道该如何定制学习路线，今天就给大家分享对于零基础Python初学者该如何规划学习路径，但每个人情况不一样，制定的
转载
2023-08-29 21:37:22
167阅读
参考：http://www.banbeichadexiaojiubei.com/index.php/2020/02/26/%e8%87%aa%e5%8a%a8%e9%a9%be%e9%a9%b6%e8%b7%af%e5%be%84%e8%a7%84%e5%88%92-dijkstra%e7%ae%97%e6%b3%95/ 一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结
转载
2023-07-05 17:19:26
303阅读
一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结构，然后利用Graph的广度优先遍历算法(Breadth-First Search, BFS)解决无权重的High-Level的地图级别的规划。但是实际应用场景中，地图中各个路径所代表的Graph的边的权重都是不同的，比如距离长的Edge权重就应该比较低；交通拥堵的Edge权重就应该低等等。对于有权重的Graph如何进行最短路径规划
转载
2023-11-01 11:01:36
94阅读
之前已经实现了人工势场法避障的python仿真，人工势场法适用于局部避障，不依赖全局障碍物信息，根据实时检测到的障碍物即可进行避障。但其不能确保得到的路径最优，且存在局部极小值等问题。如果在已知部分障碍物信息的情况下，进行全局的路径规划，以局部避障方法作为辅助，可以得到更好的效果。经过算法调研，了解到RRT方法（快速扩展随机树）和PRM方法（概率路线图方法）可以实现全局障碍物信息下的路径规划。PR
转载
2024-03-11 17:20:12
170阅读
文章目录参考资料1. 算法简介2. 算法精讲2.1 预处理2.2 开始搜索2.3 继续搜索2.4 确定实际路径3. 算法总结3.1 算法步骤3.2 伪代码4. python实现5. c++实现 参考资料Introduction to the A* Algorithm路径规划与轨迹跟踪系列算法Robotic Motion Planning Lectures 路径规划之 A* 算法1. 算法简介A*
转载
2023-08-06 07:46:05
650阅读
