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PDQN（Prioritized Deep Q-Network）算法是一种基于深度强化学习的路径规划算法，它可以用于机器人的避碰路径规划。下面是使用PDQN算法进行机器人避碰路径规划的步骤：
定义状态(State)：将环境划分为状态空间，以离散或连续的方式表示机器人所处的状态。状态可以包括机器人当前位置、周围障碍物的位置信息等。
定义动作(Action)：定义机器人可以执行的动作集合，例如向前移动、向后移动、向左转、向右。
构建深度强化学习模型：设计一个深度神经网络模型，作为Q函数近似器。输入为状态，输出为不同动作对应的Q值。
初始化模型参数和经验回放缓冲区：随机初始化深度神经网络的参数，并创建一个经区来存储机器人的历史经验。

迭代训练过程：
a. 探索并选择动作测到的状态，根据某种策略（如ε-greedy），选择一个动作以探索环境。
执行动作并观测奖励和下一个状态：将选定的动作发送给机器人进行执行，观测环境返回的奖励和下一个状态。
c. 存储经验：将观测到的（状态，动作，奖励，下一个状态）元组存储到经验回放缓冲区中。
d. 从经验回放缓冲区中随机采样一批经验。
e. 计算目标Q值：使用深度神经网络计算对应状态下所有动作的Q值。
f. 更新模型参数：根据动作的实际奖励和目标Q值之间的差异，使用梯度下降法更新深度神经网络的参数。
g. 更新经验回放缓冲区中的优先级：根据目标Q值和当前估计的Q值的差异，更新经验回放缓冲区中存储的经验的优先级。
h. 重复步骤a-g，直到收敛或达到预定的训练步数。

使用训练好的模型进行路径规划：在使用路径规划时，根据器人的当前状态，输入到深度神经网络中，选择具有最高Q值的动作作为路径规划结果，同时考虑根据障碍物等信息进行避碰。
需要注意的是，PDQN算法是一种基于深度强化的方法，其训练需要大量样本和计算资源。在实际应用中，可能需要根据具体情况进行调整和优化。

function net = BackPro(net, y)
%% 输入分析
% net是网络
% y是预期值

end

function X = rot180(X)
%% 只翻转两个维度，给卷积用的
X = flipdim(flipdim(X, 1), 2);
end

function B = expand(A, S)
% 将矩阵A拓展到S的规模，填充0
if nargin < 2
error(‘Size vector must be provided. See help.’);
end
SA = size(A); % Get the size (and number of dimensions) of input.
if length(SA) ~= length(S)
error(‘Length of size vector must equal ndims(A). See help.’)
elseif any(S ~= floor(S))
error(‘The size vector must contain integers only. See help.’)
end
T = cell(length(SA), 1);
for ii = length(SA) : -1 : 1
H = zeros(SA(ii) * S(ii), 1); % One index vector into A for each dim.
H(1 : S(ii) : SA(ii) * S(ii)) = 1; % Put ones in correct places.
T{ii} = cumsum(H); % Cumsumming creates the correct order.
end
B = A(T{:}); % Feed the indices into A.
end

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]钱程,许映秋,谈英姿.A Star算法在RoboCup救援仿真中路径规划的应用[J].指挥与控制学报. 2017,3(03)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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