基于Qlearning强化学习的水下无人航行器路径规划与避障系统matlab性能仿真

1.引言

水下无人航行器 (Autonomous Underwater Vehicle, AUV) 的路径规划与避障是海洋探索、资源开发和军事应用中的关键技术。传统的路径规划方法 (如A*、Dijkstra) 往往难以应对复杂多变的海洋环境，而强化学习 (尤其是Q-Learning) 因其无需精确环境模型、能在动态环境中自适应学习的特性，成为AUV路径规划的理想选择。

2.算法仿真效果演示

3.数据集格式或算法参数简介

%% 参数设置
gridSize = 20;                 % 环境网格大小
startPos = [2, 2];             % 起始位置
goalPos = [18, 18];            % 目标位置
numObstacles = 15;             % 障碍物数量
maxEpisodes = 2000;            % 训练轮数
maxSteps = 100;                % 每轮最大步数
learningRate = 0.1;            % 学习率
discountFactor = 0.99;         % 折扣因子
explorationRate = 1.0;         % 探索率
minExplorationRate = 0.01;     % 最小探索率
explorationDecay = 0.995;      % 探索率衰减率
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4.算法涉及理论知识概要

强化学习是一种通过智能体 (Agent) 与环境 (Environment) 交互来学习最优行为策略的机器学习方法。其核心要素包括：

智能体 (Agent)：即 AUV，通过传感器感知环境状态并执行动作
环境 (Environment)：即水下环境，包括障碍物、水流、目标位置等
状态 (State)：智能体在环境中的当前情况表示，如位置、速度、障碍物分布等
动作 (Action)：智能体可以执行的操作，如前进、转向等
奖励 (Reward)：环境对智能体动作的反馈，用于评估动作的好坏
强化学习的目标是学习一个最优策略π*，使得智能体在环境中累积的长期奖励最大化。