基于改进的DQN机器人路径规划

针对深度Q学习算法在机器人路径规划中的过估计问题,提出一种动态融合深度双Q算法(dynamic target double deep Q network,DTDDQN)。通过动态融合DDQN和平均DQN的先验知识进行网络参数训练,前期以较大权重的DDQN优化目标对估计网络进行网络训练和先验知识的积累,随着学习的深入,增大平均DQN的优化目标对网络训练的权重,使网络输出的Q值更加接近真实Q值,减少过估计对机器人在选择动作时的影响,达到所选策略最优。仿真对比结果表明,DTDDQN算法在路径规划中能更好解决过估计问题,在动作选择方面以及规划路径长度方面都有一定提升。