强化学习DQN做动态障碍物避障

有没有用DQN做动态障碍物避障的哇，有、……偿，找一份code

我可以提供一份基于 Python 的 DQN 代码来实现动态障碍物避障。这里是一个简单的例子：

import random
import gym
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 创建环境
env = gym.make('MountainCar-v0')

# 定义DQN模型
model = Sequential()
model.add(Dense(24, input_shape=(env.observation_space.shape[0],), activation='relu'))
model.add(Dense(48, activation='relu'))
model.add(Dense(env.action_space.n, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.001))

# 设置训练参数
episodes = 1000
epsilon = 1.0
epsilon_min = 0.01
epsilon_decay = 0.995

# 开始训练
for episode in range(episodes):
    state = env.reset()
    state = np.reshape(state, [1, env.observation_space.shape[0]])
    for step in range(env.spec.timestep_limit):
        env.render()
        if np.random.rand() < epsilon:
            action = env.action_space.sample()
        else:
            action = np.argmax(model.predict(state))
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        next_state = np.reshape(next_state, [1, env.observation_space.shape[0]])
        target = reward + 0.95 * np.amax(model.predict(next_state))
        target_f = model.predict(state)
        target_f[0][action] = target
        model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        state = next_state
        if done:
            break
    epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay)

env.close()

这是一个简化版本，你需要调整网络结构和超参数以适应你的问题，也可以使用更高级的DQN算法（如Double DQN,Dueling DQN）来提升效果。

思路：
1、定义环境：在此示例中，环境是一个二维平面，包含一个移动的障碍物和一个静态的目标点。

2、定义网络结构：使用一个简单的神经网络来预测下一个状态的价值。

3、训练网络：使用 DQN 算法训练网络，并在每次训练中更新网络参数。

4、测试网络：使用训练好的网络在新的环境中进行测试，并观察是否能够成功避开障碍物到达目标点。

5、优化算法：使用一些优化算法，如 experience replay、target network更新来提高网络的性能。
仅供参考，望采纳，谢谢。

找了个基于DQN 的快速避障路径规划的示例，希望能帮助到你。
4.1、系统框架

总体思路：

获取image（map）
Agent处理image
Mobile Robot得到向前还是向右的指令
实现了对无人车end-to-end的路径规划。
学习文章地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/51025305

老铁，我悄悄的给你几个建议，可以参考参考哈：
1、你要做动态障碍物避障，最好有稍微详细点的需求；
2、说实话，这个需求，没那么多人会，所以可以说，你的赏金还比较低，可以调整下；
3、直接需要code的话，你最好得有点诚心，你懂我意思。

强化学习DQN（深度强化学习）是一种用于解决强化学习问题的算法，可以应用于动态障碍物避障问题。

DQN算法通过在环境中采取动作来获得奖励，并使用神经网络来预测最优动作。算法会不断地重复这个过程，直到找到最优策略。

在动态障碍物避障问题中，环境中的障碍物是动态变化的，这就需要DQN算法能够不断学习和更新策略来适应新的环境。

通过使用DQN算法，机器人可以学习到如何避开障碍物并找到最优路径。这样，机器人就能够在动态障碍物环境中安全移动。