基于强化学习的软机械手模型-free控制

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简介：
本研究提出了一种基于强化学习算法的软机械手free控制策略，通过优化控制参数实现对软体机器手精准灵活的操作，适用于复杂环境下的物体抓取与操作任务。大多数软操纵器的控制方法都是基于从数学分析或学习方法得出的物理模型开发的。然而，由于内部非线性和外部不确定性干扰的存在，很难建立一个精确的模型，并且这些方法在不同原型之间缺乏鲁棒性和可移植性。在这项工作中，我们提出了一种基于强化学习的无模型控制方法，并将其应用于二维平面上的一个多段软操纵器上。这种方法侧重于控制策略的学习而非物理模型的学习。我们在实验中验证了该控制策略的有效性和鲁棒性，在这些实验中设计了一个模拟方法来加速训练过程。

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基于强化学习的软机械手模型-free控制

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本研究提出了一种基于强化学习算法的软机械手free控制策略，通过优化控制参数实现对软体机器手精准灵活的操作，适用于复杂环境下的物体抓取与操作任务。大多数软操纵器的控制方法都是基于从数学分析或学习方法得出的物理模型开发的。然而，由于内部非线性和外部不确定性干扰的存在，很难建立一个精确的模型，并且这些方法在不同原型之间缺乏鲁棒性和可移植性。在这项工作中，我们提出了一种基于强化学习的无模型控制方法，并将其应用于二维平面上的一个多段软操纵器上。这种方法侧重于控制策略的学习而非物理模型的学习。我们在实验中验证了该控制策略的有效性和鲁棒性，在这些实验中设计了一个模拟方法来加速训练过程。

基于迭代学习的机械手PD控制

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本研究提出了一种基于迭代学习算法优化的机械手PD（比例微分）控制策略，有效提升了重复轨迹跟踪任务中的精度与稳定性。迭代学习控制机械手PD的MATLAB程序。

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本资源提供了一套利用MATLAB实现的强化学习算法代码包，专门用于解决各种最优控制问题。通过下载该代码包，用户可以深入理解并应用强化学习技术来优化控制系统的设计与性能。关于强化学习在最优控制中的应用，这里提供了一段可以运行的MATLAB代码。这段代码用于解决利用强化学习技术来寻找控制系统中最优解的问题。

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Gym-Jsbsim是一款集成JSBSim飞行模拟器的强化学习环境，专注于开发和测试基于飞机动力学模型的自动驾驶系统。健身室Gym-JSBSim使用JSBSim飞行动力学模型为固定翼飞机的控制提供了强化学习环境。 Gym-JSBSim需要类似Unix的操作系统和Python 3.6版本。软件包的环境实现了OpenAI Gym界面，允许以通常的方式创建环境并与之交互，例如： ```python import gym import gym_jsbsim env = gym.make(ENV_ID) env.reset() state, reward, done, info = env.step(action) ``` Gym-JSBSim可选地使用FlightGear仿真器提供受控飞机的3D可视化。它依赖于飞行动力学模型，包括C++和Python库以及FlightGear模拟器（可视化的可选项）。此外还需要安装健身房、numpy 和 matplotlib。首先，按照JSBSim及其库的相关文档进行安装，并从终端确认已成功安装了JSBSim。

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本资源提供了基于MATLAB的强化学习算法应用于平衡小车控制系统的设计与实现。通过模拟环境训练智能体掌握使小车保持稳定的策略，适合初学者和研究者深入理解强化学习原理及其在实际问题中的应用。本项目旨在利用强化学习解决经典控制问题——平衡小车倒立摆。目标是通过调整小车的移动来保持摆杆垂直站立，这在实际物理系统中具有挑战性。强化学习是一种机器学习方法，适用于处理连续且动态环境中的优化问题。其基本思想是智能体与环境互动以获取最优策略。在这个项目中，智能体为控制器，而环境包括小车和摆杆的物理特性。通过执行动作（如推动小车），智能体会接收到状态反馈，并根据当前情况得到奖励或惩罚。最终目标是在长期累积奖励最大化的基础上稳定地保持摆杆垂直。提供的文件包含以下关键脚本： 1. `Cart_Pole.m`：主程序，可能包括环境模型、学习策略和训练过程的强化学习算法实现。 2. `Cart_Pole_Boxes.m`：用于模拟多个环境实例以进行并行训练或评估。 3. `get_box.m`：获取小车位置速度及摆杆角度角速度等状态信息。 4. `plot_Cart_Pole.m`：绘制系统动态图像，帮助可视化智能体表现和系统状态。 5. `plotcircle.m`：可能用于绘制理想垂直姿态下的圆表示摆杆。 6. `prob_push_right.m`：定义环境的推力概率分布等动态模型特性。 7. `Random_Pole_Cart.m`：生成随机初始条件，提供不同训练起始点。在MATLAB中实现强化学习时，通常使用Q-learning、SARSA或更现代的方法如DQN（深度Q网络）和DDPG（深度确定性策略梯度）。这些方法能够从状态到动作的映射中学习并逐步优化智能体表现。关键组成部分包括： - 状态空间：描述所有可能的状态组合，例如小车位置、速度及摆杆角度。 - 动作空间：包含所有可执行的操作，如向左或右推动小车。 - 奖励函数：定义在每个时间步给予的反馈机制，在保持直立时奖励正数，在倒下时惩罚负值。 - 策略：智能体选择动作的方式（确定性或随机）。 - 学习率与折扣因子：前者控制策略更新速度，后者影响对远期奖励考虑程度。通过调整这些参数和算法，可以观察到智能体如何逐渐学会平衡小车。此外，理解并优化环境动态模型以及设计有效的奖励函数也是成功的关键因素之一。利用MATLAB强大的数值计算能力能够高效地模拟训练过程，并实现自动控制目标。

基于MATLAB的离散控制代码-LearnRL：学习强化学习

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LearnRL是基于MATLAB开发的一个教育资源，专注于通过实践项目教授离散控制系统中的强化学习原理和应用。离散控制的Matlab代码学习强化学习（在MATLAB环境中）提供了一个专门设计的学习平台，涵盖了多种设置以详细研究强化学习（RL）。该平台的核心是基于移动机器人的模型，称为“扩展非完整双积分器”(ENDI)。总体而言，代理（也称作控制器）连接到环境（系统），并生成操作来最小化未来无限时间内的运行成本（也被称为奖励或阶段成本）。因此，在此软件包中的特定目标是使机器人停车。该控制器为多模态控制器，并可与各种基线进行比较：标称停车控制器、具有和不具有实时模型估计功能的预测性模型控制。主要组成部分包括： - 初始化脚本 - 在MATLAB 2018a中，主文件是一个Simulink模型。 - 包含评论者定义函数的脚本 - 状态空间模型的标准估算量，以确定合适的初始状态的方法相同。流程图中的大部分内容说明了软件的不同部分之间的交互。其主要成分包括系统、标称控制器以及由模型估计器、评论家和演员构成的部分。

自适应机器人控制算法的强化学习实现.zip_matlab simulink_强化学习控制_机器人

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本资源包含运用Matlab Simulink平台进行强化学习在自适应机器人控制系统中的实现方法，旨在探索并优化机器人的自主决策能力。结合强化学习与自适应控制技术设计了智能机器人的控制系统，使机器人具备自主学习能力，并展示了其实用性和有效性。

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本研究构建了一个结合模型强化学习与博弈论的创新性理论框架，旨在探索智能体在复杂动态环境中的策略优化和决策机制。通过模拟多种博弈场景，该框架能够促进对学习算法及多智能体系统间交互行为的理解，并为实际应用如机器人技术、经济预测等提供新的视角与解决方案。基于模型的强化学习（MBRL）近期受到了广泛关注，因为它具有潜在的样本效率以及融合非策略数据的能力。然而，设计出既稳定又高效的使用丰富函数逼近器的MBRL算法仍面临挑战。

基于Simulink的多智能体强化学习模型

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本研究利用Simulink平台开发了一种新颖的多智能体系统强化学习框架，旨在优化复杂环境下的协作与决策过程。通过模拟仿真验证了该模型在提高学习效率和适应性方面的优越性能。本段落深入探讨“多智能体强化学习Simulink模型”的概念、结构及其应用。多智能体强化学习（MARL）是机器学习领域的一个重要分支，涉及多个自主决策的智能体在共享环境中互动并进行学习的过程。Simulink 是 MATLAB 环境中的图形化建模工具，用于系统仿真、控制设计和实时原型验证。标题“多智能体强化学习Simulink模型”表明我们讨论的是一个使用 Simulink 构建的模型，该模型旨在模拟研究多个智能体之间的协同强化学习过程。Simulink 模型的优势在于能够直观展示系统的动态特性，并便于理解和调试复杂的交互行为。描述中提到，这是一个可以直接运行的示例模型，无需额外配置。这意味着用户只需理解该模型构成并替换环境参数为特定场景即可适应各种多智能体问题。“无缝热插拔”能力对于快速验证和测试不同的强化学习策略至关重要。在多智能体强化学习中，每个智能体通过与环境及其他智能体的交互来学习最大化长期奖励的方法。关键概念包括： 1. **策略**：每个智能体都有一套行为规则即策略，可以是确定性的或随机的，并且会不断优化。 2. **环境模型**：描述了智能体如何影响环境状态和获得奖励的状态转移过程。 3. **协作与竞争**：多智能体系统中可能存在合作以达成共同目标的情况，也可能存在相互竞争的关系，这增加了学习复杂性。 4. **通信机制**：通过观察其他智能体的行为或直接的通信通道进行信息交换。 5. **学习算法**：如Q-learning、Deep Q-Networks (DQN) 和 Proximal Policy Optimization (PPO)，适用于多智能体系统但需针对其特性调整。 Simulink模型中可能包含以下组件： - **智能体模块**：每个智能体的决策单元，包括状态计算、动作选择和策略更新。 - **环境模块**：模拟环境动态，并响应智能体的动作提供反馈。 - **交互模块**：处理智能体之间的互动与通信。 - **奖励模块**：根据行为及环境状态计算奖励值。 - **学习模块**：实现强化学习算法，例如神经网络训练部分。使用Simulink工具可以方便地调整模型参数并观察不同设置对性能的影响。这有助于深入理解多智能体强化学习的原理和实践。“多智能体强化学习Simulink模型”提供了一个强大的平台用于研究实验中协同行为的学习过程。掌握此类模型可以使研究人员与工程师更好地设计优化复杂环境中的集体行为方案，在自动驾驶、机器人协作及游戏AI等领域具有广泛的应用前景。

基于强化学习的仿生机器人步态控制综述

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