【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)

简介: 【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)

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💥1 概述

基于DQN算法、优先级采样DQN算法及DQN+人工势场的避障控制研究


一、DQN算法的基本原理与结构

DQN(Deep Q-Network)通过结合Q-learning与深度神经网络,解决了传统强化学习在高维状态空间中的局限性,其核心结构包括以下组件:

  1. Q值函数与神经网络近似
    DQN使用深度神经网络(DCNN)近似Q值函数Q(s,a)Q(s,a),避免了传统Q表存储的维度灾难问题,实现了连续状态空间的建模。网络输入为状态ss,输出为各动作的Q值,指导智能体选择最优动作。
  2. 经验回放机制(Experience Replay)
    将历史经验(s,a,r,s′)(s,a,r,s′)存储于回放池中,训练时随机抽取样本,打破数据相关性,提升训练稳定性。此机制解决了在线学习样本效率低的问题。
  3. 目标网络(Target Network)
    独立的目标网络定期从Q网络同步参数,用于计算目标Q值Qtarget(s′,a′)Qtarget(s′,a′),减少目标值波动,避免训练发散。例如,目标网络更新频率通常为每C步同步一次。
  4. Double Q-Learning与Dueling DQN
  • Double DQN:分离动作选择与价值评估,使用Q网络选择动作,目标网络评估价值,减少过估计问题。
  • Dueling DQN:将Q值分解为状态价值函数V(s)V(s)和优势函数A(s,a)A(s,a),提升对稀疏奖励场景的适应性。

应用场景:DQN已成功应用于机器人避障(如无人艇T-DQN算法)、无人机路径规划及移动机器人局部导航,尤其在复杂动态环境中表现出较强的策略学习能力。


二、优先级经验回放(PER)对DQN的改进

传统DQN的均匀采样未区分样本重要性,PER通过以下机制优化训练效率:

  1. 优先级分配机制
  • TD误差优先级:样本优先级pi∝∣δi∣+ϵ,其中δi=r+γQtarget(s′,a′)−Q(s,a)。高TD误差样本反映预测偏差大,需优先学习。
  • 基于排名的优先级:按TD误差绝对值排序分配优先级,鲁棒性更强。
  1. 高效数据结构与采样
    使用SumTree(二叉树结构)存储优先级,实现O(log⁡n)的插入与采样复杂度,支持按概率分布快速抽取样本。
  2. 重要性采样(IS)权重
    为减少优先级引入的偏差,采用权重wi=(N⋅P(i))−β调整梯度更新,平衡高/低优先级样本的影响。

性能提升

  • 在Atari游戏中,PER使训练帧数减少30%~40%,收敛速度显著提升。
  • 在避障任务中,PER-DQN的路径规划步数较传统DQN减少24.8%,且路径更平滑。

三、人工势场法(APF)的核心思想

APF通过虚拟势场引导智能体避开障碍物并朝向目标,其核心组件如下:

  1. 势场函数设计
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  1. 合力控制与局部最优问题
    智能体运动由合力Ftotal=−∇Uatt−∇Urep驱动。传统APF易陷入局部最小值(如障碍物对称分布时),需结合动态窗口法或惯性项改进。

改进方向

  • 引入安全距离σσ防止碰撞,增强动态环境适应性。
  • 结合LSTM网络处理时序势场变化,提升复杂场景的路径规划成功率。

四、DQN+人工势场的混合避障架构

结合DQN与APF的优势,形成分层决策框架:

  1. 架构设计
  • 输入层融合:将势场信息(如引力/斥力梯度)与原始状态(位置、速度)共同输入DQN网络。
  • 奖励函数优化:APF提供方向性奖励(如靠近目标奖励+rgoal+rgoal,靠近障碍惩罚−robs−robs),加速策略收敛。
  1. 性能优势
  • 训练效率:APF先验知识使DQN在初期快速学习避障策略,训练步数减少41.1%。
  • 稳定性增强:APF限制探索范围,避免进入危险区域,路径成功率提升15%。
  • 复杂环境适应性:DQN学习动态障碍物模式,APF处理局部避障,在非结构化环境中路径长度缩短7.8%。
  1. 典型应用
  • 移动机器人:PF-IDDQN算法在动态环境中成功率达92%,路径平滑度提升。
  • 无人机导航:结合惯性项与动态衰减ϵϵ-greedy策略,避障后快速恢复队形。

五、性能对比与未来方向

  1. 指标对比
方法 收敛速度 避障成功率 路径平滑度 计算复杂度
DQN 中等 75% 一般
PER-DQN 85%
DQN+APF 最快 92%
传统APF 快(局部) 65%
  1. 未来研究方向
  • 网络结构优化:引入注意力机制或图神经网络,提升多障碍物场景的泛化能力。
  • 动态优先级策略:结合环境复杂度动态调整PER的超参数αα和ββ。
  • 跨模态融合:融合视觉、激光雷达等多传感器数据,增强实时避障能力。

六、结论

DQN算法通过神经网络与经验回放解决了高维状态空间的策略学习问题,优先级采样进一步提升了样本利用率,而人工势场的引入为避障任务提供了物理引导先验。三者结合形成的混合架构在收敛速度、避障成功率和路径质量上均显著优于单一方法,为自动驾驶、无人机导航等领域的实时避障提供了高效解决方案。未来研究需进一步优化算法鲁棒性,并探索其在更复杂动态环境中的适用性。

📚2 运行结果

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性能对比(episode-step图)

传统DQN算法:

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基于优先级采样的DQN算法:

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DQN + 人工势场:

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部分代码:

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🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。(文章内容仅供参考,具体效果以运行结果为准)

[1]王冰晨,连晓峰,颜湘,等.基于深度Q网络和人工势场的移动机器人路径规划研究[J].计算机测量与控制, 2022, 30(11):226-232.

[2]王冰晨,连晓峰,颜湘,等.基于深度Q网络和人工势场的移动机器人路径规划研究[J].Computer Measurement & Control, 2022, 30(11).资料获取,更多粉丝福利,MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】

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