Python
实现基于
Q学习（Q-learning
）进行机器人路径规划的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着科技的不断进步，智能机器人逐渐渗透到工业制造、仓储物流、城市服务、医疗救助、智慧家庭等诸多领域。机器人路径规划作为智能机器人自主导航的核心技术，是实现机器人从起点到目标点自主移动、避障、顺利完成任务的关键环节。伴随着各类应用场景的日益复杂，传统依靠人工设计规则或单纯几何算法的路径规划方法已难以满足动态环境、多目标优化、实时响应等更高层次的需求，路径规划的智能化、自主化水平亟待提升。
基于强化学习的路径规划方法近年来越来越受到关注。强化学习是一种通过与环境交互获得及时反馈，不断优化行为策略的智能决策方法。Q学习（Q-learning）则以其无需环境模型、算法简洁高效、易于实现与迁移的诸多优势，成为强化学习在实际机器人路径规划中应用的典型代表。Q学习能够有效引导机器人在复杂动态环境下，通过持续的学习与探索，最终形成一条从起点到终点、避开障碍物且尽量优的 ...