P2_连续控制：Udacity深度强化学习纳米学位课程项目2-机械臂控制

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简介：
本项目为Udacity深度强化学习纳米学位课程第二部分，专注于通过连续控制算法优化机械臂运动路径，实现高效精准操作。项目2：连续控制介绍在这个项目中，您将使用一个特定的环境。在此环境中，双臂可以移动到目标位置。每当代理人的手靠近目标位置一步时，都会获得+0.1的奖励分数。因此，代理人需要尽可能长时间地保持其手在目标位置上。观察空间由33个变量组成，分别对应于手臂的位置、旋转、速度和角速度等信息。每个动作是一个包含四个数字的向量，代表施加到两个关节上的扭矩值。该向量中的每一个数值应在-1至1之间。分布式训练对于此项目，您将获得两种不同的Unity环境版本：第一个版本仅包括一个代理；第二个版本则含有20个相同的代理副本，在各自的独立环境中运行。第二种版本非常适合那些采用多份（非交互且并行的）代理人副本来分散经验收集任务的方法和算法。解决环境请注意，您的项目提交只需满足上述两个版本中的任意一个即可。选择一：解决第一个版本

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P2_连续控制：Udacity深度强化学习纳米学位课程项目2-机械臂控制

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本项目为Udacity深度强化学习纳米学位课程第二部分，专注于通过连续控制算法优化机械臂运动路径，实现高效精准操作。项目2：连续控制介绍在这个项目中，您将使用一个特定的环境。在此环境中，双臂可以移动到目标位置。每当代理人的手靠近目标位置一步时，都会获得+0.1的奖励分数。因此，代理人需要尽可能长时间地保持其手在目标位置上。观察空间由33个变量组成，分别对应于手臂的位置、旋转、速度和角速度等信息。每个动作是一个包含四个数字的向量，代表施加到两个关节上的扭矩值。该向量中的每一个数值应在-1至1之间。分布式训练对于此项目，您将获得两种不同的Unity环境版本：第一个版本仅包括一个代理；第二个版本则含有20个相同的代理副本，在各自的独立环境中运行。第二种版本非常适合那些采用多份（非交互且并行的）代理人副本来分散经验收集任务的方法和算法。解决环境请注意，您的项目提交只需满足上述两个版本中的任意一个即可。选择一：解决第一个版本

（DDPG中文）基于深度强化学习的连续控制CH

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本项目采用深度确定性策略梯度算法（DDPG），探索并实现了在复杂环境中的连续动作空间优化控制，结合神经网络模型以解决强化学习中连续控制问题。 Continuous control with deep reinforcement learning (DDPG) is a method that applies deep neural networks to solve continuous control problems in the field of reinforcement learning. This approach combines actor-critic methods with experience replay and target network techniques, allowing agents to learn optimal policies for complex environments through trial and error. DDPG can be applied to various tasks such as robotics, gaming, finance, and more where precise control over continuous action spaces is required.

DRLND_P1_Navigation: 香蕉导航-Udacity深度强化学习项目1

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本项目为Udacity深度强化学习课程第一部分，旨在通过开发算法使智能体学会在环境中寻找并获取奖励（香蕉），掌握基础强化学习原理与实践。项目1：导航介绍该项目旨在训练具有DQN的特工，在一个大型方形世界中学习如何进行导航（并收集香蕉）。提供+1的奖励以鼓励收集黄色香蕉，而收集蓝色香蕉则会得到-1的惩罚。因此，代理人的目标是尽可能多地收集黄色香蕉，同时避免接触到蓝色香蕉。状态空间包含37个维度，并包括主体的速度以及基于光线感知到周围物体的信息（这些信息围绕着特工向前方向）。利用以上数据，代理人必须学会如何做出最佳行动选择。该任务提供了四个离散的操作选项： - 0：向前进 - 1：向后退 - 2：左转 - 3：右转为了成功解决环境问题，您的特工需要在连续的100个情节中获得平均得分+13。入门指南：下载与您操作系统相匹配的环境即可开始。

2自由度机械臂PID控制MATLAB仿真_hugep7z_matlab机械臂_tightjhq_控制_机械臂

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本文介绍了基于MATLAB平台对两自由度机械臂进行PID控制仿真的研究。通过调整PID参数，优化了机械臂的运动轨迹和响应速度，为实际应用提供了理论依据和技术支持。 2自由度机械臂PID控制MATLAB仿真

Matlab游戏代码-深度强化学习纳米学位项目3：合作与竞争

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本项目是Matlab中利用深度强化学习进行游戏开发的一部分，专注于探索智能体间的合作与竞争策略，展现高级算法在复杂环境下的应用。在Matlab代码项目DeepRL-Nanodegree-Project3（合作与竞争）中，我们将使用多代理深度确定性策略梯度（MADDPG）算法训练两个代理打网球。环境设置：这是一个两人游戏，在其中代理人控制球拍来回弹跳。目标是特工必须相互反弹，同时不能让球落地或出界。在环境中包含有两个链接到一个名为TennisBrain的单个大脑的代理。经过训练后，可以将另一个称为MyBrain的大脑附加到其中一个代理上以与您已训练好的模型进行对战。奖励功能（独立）：每当特工成功击中网球时获得+0.1分；如果球落地或出界，则扣-0.1分给导致这种情况的特工。大脑具有以下观察和动作空间：向量观测空间包括8个变量，分别对应于球的位置、速度及拍子的位置、速度。连续的动作空间大小为2，代表朝网方向移动或者远离网的方向并跳跃。没有视觉观测信息。重置参数：仅有一个关于球的大小的相关参数需要调整。基准平均奖励值是2.5分。如果您想在计算机上尝试这个算法，请确保系统中已安装Python3.6，并且还需一些库来帮助运行代码。

Udacity DSND Arvato: 数据科学纳米学位的最终项目

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本简介介绍的是Udacity数据科学纳米学位课程中的一个实际项目——DSND Arvato。该项目由学员运用机器学习技术来解决Arvato公司提出的营销挑战，旨在提升学生的实战能力和解决行业问题的能力。毕业项目：为Arvato Financial Services金融服务公司实现一个顾客分类报告。这是优达学城数据科学家纳米学位的毕业项目。开发环境： - Python 3.7.4 - conda 4.8.3 - numpy 1.18.1 - pandas 1.0.2 - scikit-learn 0.22.1 - scikitplot 0.3.7 文件说明： - imgs：博文使用的图片。 - kaggle_result.csv：提交kaggle的结果文件。 - rfc_result.csv：通过随机森林的预计结果，也已提交过kaggle。 - Arvato_Project_workbook_zh.ipynb：工程记录实现代码 - DIAS属性-值2017.xlsx：Arvato提供的数据说明文件。

STM32舵机机械臂控制程序（含轴控制）.rar_STM32机械臂_STM32舵机机械臂控制程序_机械臂轴控制

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本资源提供一个基于STM32微控制器的舵机机械臂控制程序，涵盖多轴控制功能。适用于学习和开发STM32机械臂项目。 STM32舵机机械臂控制程序是基于高性能的STM32F407微控制器设计的一个六轴控制系统。该系统的核心在于通过编程精确地操控每个关节（即六个舵机），以实现机械臂自由运动的功能。在这一项目中，主要涉及以下关键知识点： 1. **开发环境**：通常使用Keil MDK或STM32CubeIDE等集成开发环境进行程序编写。开发者需要熟悉C/C++语言，并掌握STM32的HAL库或LL库以便于硬件资源访问和配置。 2. **舵机控制**：通过发送特定频率的脉宽调制（PWM）信号来精确地定位每个舵机，而STM32内置定时器模块可以生成这些所需的PWM信号。 3. **多轴同步控制**：六轴机械臂要求同时操控六个独立的伺服电机。程序设计需确保所有电机在同一时间接收到正确的PWM指令以保持动作协调一致。 4. **PID控制器算法**：为了实现精确的位置调整，项目通常会采用PID（比例-积分-微分）控制器来不断校准舵机角度至目标位置。 5. **中断与定时器功能**：STM32的中断机制用于处理实时事件如PWM周期结束等；而其内置的定时器则用来生成PWM信号及执行定期任务，比如读取传感器数据、更新电机状态信息。 6. **传感器融合技术**：机械臂可能配备有编码器和IMU（惯性测量单元）等多种类型的传感器。这些设备的数据需要被整合处理以提高整体控制精度。 7. **通信协议应用**：项目中可能会利用串行接口如USART或SPI，实现与其它外围设备的通讯，例如接收上位机发出的操作指令或者发送状态信息给监控系统。 8. **实时操作系统（RTOS）引入**：对于需求复杂的控制系统来说，使用像FreeRTOS这样的嵌入式RTOS可以更好地管理多个并发任务，并保证系统的响应速度和稳定性。 9. **调试与测试流程**：在整个开发过程中，利用JTAG或SWD接口的硬件调试器进行程序调试是必不可少的一部分。此外还需要通过实际操作不断优化控制策略以确保机械臂动作平稳准确。 STM32舵机机械臂控制系统集成了嵌入式系统设计、实时控制技术、多轴同步执行和传感器融合等多个领域的知识，对于提升开发者在机器人及自动化领域内的技能具有重要意义。

采用深度强化学习的机器人运动控制

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本研究探索了利用深度强化学习技术优化机器人运动控制的方法，通过模拟环境训练模型，实现了更高效、灵活且适应性强的机器人动作规划与执行。强化学习范式原则上允许复杂行为直接从简单的奖励信号中进行学习。然而，在实际应用中，通常需要手工设计特定的奖励函数以促进某些解决方案或从演示数据中推导出奖励机制。本段落探讨了如何通过丰富环境来推动复杂行为的学习过程。我们明确地在不同的环境中训练代理，并发现这有助于它们形成一系列任务中的稳健表现。具体而言，我们在运动领域展示了这一原则的应用——这是一个众所周知的行为对奖励选择敏感的案例。在一个平台上，我们使用简单的奖励函数培训多个模拟物体，在此过程中设置各种具有挑战性的地形和障碍物以测试其向前进展的能力。通过采用一种新的可伸缩策略梯度变体强化学习方法，我们的代理能够在没有明确基于奖励指导的情况下学会跑步、跳跃、蹲下以及转身等动作。有关这种行为的学习过程的视觉描述可以在相关视频中查看。

FCMADDPG_编队控制学习_基于MADDPG的编队控制研究_深度强化学习

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本研究利用深度强化学习中的MADDPG算法，探索并实现了一种高效的编队控制系统，以促进多智能体间的协调与合作。基于深度强化学习的编队控制采用MADDPG算法。

基于MATLAB的深度强化学习控制系统.zip

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本资源为基于MATLAB开发的深度强化学习控制系统的代码和文档集合，适用于自动化、机器人技术等领域中的智能控制研究与应用。深度学习是机器学习的一个分支领域，它基于人工神经网络的研究成果，并利用多层次的神经网络进行复杂的学习与模式识别任务。这一技术对于图像及语音识别、自然语言处理以及医学影像分析等众多应用至关重要。 1. **神经网络**：它是构建深度学习模型的核心结构，包括输入层、隐藏层和输出层，每一层级由多个神经元构成，并通过权重连接来实现信息传递。 2. **前馈神经网络**：这是一种最常见类型的神经网络，在这种架构中，数据从输入端流向隐藏层并最终到达输出端。 3. **卷积神经网络（CNNs）**：该类型特别适用于图像处理任务。它利用特定的卷积操作来捕捉和提取图片中的关键特征信息。 4. **循环神经网络（RNNs）**：这类模型能够有效应对序列数据，如时间序列或自然语言文本等。它们的独特之处在于具备记忆功能，可以捕获并理解输入数据的时间相关性。 5. **长短期记忆网络（LSTM）**：作为RNN的一种变体，LSTMs通过引入特殊的门机制来更好地处理长期依赖问题，在复杂的时间序列预测任务中表现出色。 6. **生成对抗网络（GANs）**: 由两个相互竞争的神经网络组成——一个负责数据生成而另一个则评估其真实性。这种架构在图像合成和风格迁移等应用领域取得了重大突破。 7. **深度学习框架**：例如TensorFlow、Keras以及PyTorch，这些工具包简化了模型的设计与训练过程，并提供了丰富的功能支持。 8. **激活函数**：包括ReLU（修正线性单元）、Sigmoid及Tanh等功能，在神经网络中引入非线性特性以增强其表达能力。 9. **损失函数**：用于衡量预测值和真实标签之间的差距，常见的有均方误差(MSE)与交叉熵(Cross-Entropy)等方法。 10. **优化算法**：如梯度下降、随机梯度下降(SGD)及Adam等技术被广泛应用于调整模型参数以最小化损失函数。 11. **正则化策略**：例如Dropout和L1/L2范数约束，可以有效防止过度拟合现象的发生。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**: 利用在某个任务上已经训练好的网络架构来改进另一个相关问题的学习效果。这种方法能够显著提高模型的泛化能力和效率。尽管深度学习已经在多个领域取得了令人瞩目的成就，但它仍面临诸如对大量数据的需求、解释性差以及计算资源消耗大等问题与挑战。研究人员正在积极探索新的方法以解决这些问题并推动该领域的进一步发展。