【DQN实现避障控制】搭建神经网络，基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN+人工势场实现避障控制研究附Matlab、Python代码

移动机器人在未知动态环境下的自主避障是实现自主导航的核心关键技术，传统人工势场法存在局部最优陷阱、目标不可达的固有缺陷，常规DQN算法存在样本利用效率低、训练收敛不稳定的问题。本研究基于PyTorch深度学习框架，完整搭建标准DQN、优先级采样DQN、DQN+人工势场融合三类避障控制算法，在栅格化动态障碍物仿真环境中完成系统性对比验证。测试结果表明，优先级采样DQN通过对高价值样本的重点回放，训练

【DQN实现避障控制】搭建神经网络，基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN+人工势场实现避障控制研究附Matlab、Python代码

移动机器人在未知动态环境下的自主避障是实现自主导航的核心关键技术，传统人工势场法存在局部最优陷阱、目标不可达的固有缺陷，常规DQN算法存在样本利用效率低、训练收敛不稳定的问题。本研究基于PyTorch深度学习框架，完整搭建标准DQN、优先级采样DQN、DQN+人工势场融合三类避障控制算法，在栅格化动态障碍物仿真环境中完成系统性对比验证。测试结果表明，优先级采样DQN通过对高价值样本的重点回放，训练

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移动机器人在未知动态环境下的自主避障是实现自主导航的核心关键技术，传统人工势场法存在局部最优陷阱、目标不可达的固有缺陷，常规DQN算法存在样本利用效率低、训练收敛不稳定的问题。本研究基于PyTorch深度学习框架，完整搭建标准DQN、优先级采样DQN、DQN+人工势场融合三类避障控制算法，在栅格化动态障碍物仿真环境中完成系统性对比验证。测试结果表明，优先级采样DQN通过对高价值样本的重点回放，训练