基于Qlearning强化学习和人工势场融合算法的无人机航迹规划matlab仿真
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🔥 内容介绍
一、引言
无人机航迹规划在军事侦察、民用测绘、物流配送等领域具有重要意义。然而，复杂多变的环境使得无人机在飞行过程中需要避开各种障碍物，寻找安全且高效的飞行路径。单一的航迹规划算法往往难以兼顾全局规划的准确性和局部避障的高效性。本文提出的融合 Q - 学习算法和人工势场算法的无人机航迹规划方法，旨在充分发挥两种算法的优势，实现更优的航迹规划效果。
二、相关算法原理
（一）Q - 学习算法
- 基本概念
：Q - 学习是一种无模型的强化学习算法，通过智能体与环境的交互，不断试错来学习最优策略。在无人机航迹规划中，智能体即无人机，环境则包括地图信息（如障碍物分布、目标位置等）。
- 核心要素
：
- 状态空间
：无人机所处位置、朝向等信息构成状态空间。例如，可将二维地图划分为网格，每个网格位置作为一个状态。
- 动作空间
：无人机可执行的动作，如向前移动、向左转、向右转等构成动作空间。
- Q 值函数
：Q 值表示在某个状态下执行某个动作所能获得的累积奖励的期望。智能体通过不断更新 Q 值来学习最优策略，更新公式为：
- 状态空间
三、融合算法的航迹规划流程
（一）全局初始航线规划（Q - 学习阶段）
- 初始化
：设定 Q 值表，将所有状态 - 动作对的 Q 值初始化为 0。确定学习率 α、折扣因子 γ 等参数。
- 环境感知与动作选择
：无人机获取当前状态，根据 Q 值表和一定的探索策略（如 ϵ−贪婪策略，以 ϵ 的概率随机选择动作，以 1−ϵ 的概率选择 Q 值最大的动作）选择动作。
- 状态转移与 Q 值更新
：执行动作后，无人机转移到新的状态，根据新状态获得奖励 r，按照 Q 值更新公式更新 Q 值。重复上述过程，直到无人机到达目标点或达到最大迭代次数。最终，根据学习到的 Q 值表确定从起始点到目标点的全局初始航线。
（二）局部航段分析与障碍物统计
- 地图信息处理
：获取包含障碍物分布的地图信息，将全局初始航线划分为多个航段。
- 障碍物统计
：针对每个航段，统计该航段内包含的静态障碍物信息，包括障碍物位置、大小等。
（三）局部重新规划（改进人工势场法阶段）
- 势场函数调整
：针对每个包含障碍物的航段，对人工势场算法的势场函数进行改进。例如，根据航段内障碍物的分布密度调整斥力系数 krep，对于障碍物密集区域，适当增大斥力系数，以增强避障效果。
- 局部路径生成
：以该航段的起始点为起点，目标点为终点，利用改进的人工势场法规划局部路径。在规划过程中，考虑无人机的动力学约束，如最大转弯角度、最大飞行速度等，确保生成的路径是可行的。将所有局部重新规划后的路径与未包含障碍物的航段连接起来，得到最终的安全且接近最短的飞行路径。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function sum = cost_obsv(Q,k,no,P,rhoperms)
sum=0;
P_1=eye(no); % Uses Identity matrix in the first iteration
if k==1
for ridx=1:size(rhoperms,1)
rhos = num2cell(rhoperms(ridx, :));
sum=sum+trace((Q(rhos{:}))*(P_1));
end
else
for ridx=1:size(rhoperms,1)
rhos = num2cell(rhoperms(ridx, :));
sum=sum+trace(Q(rhos{:})*value(P(rhos{:})));
end
end
end
🔗 参考文献
[1]刘冬,余文泉,霍文健,等.融合Q学习算法和人工势场算法的无人机航迹规划方法[J].火力与指挥控制, 2024, 49(2):119-124.DOI:10.3969/j.issn.1002-0640.2024.02.018.