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CNN+DDPG代码主要用于倒立摆的控制。

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简介：
我运用了CNN与DDPG相结合的方式，来实现一个倒置摆的控制系统，该系统基于Python 3.5和TensorFlow框架，并利用GPU加速。值得注意的是，此代码的独特性在于其经过了自行全连接层的修改，并且输入的图像也由我亲自绘制。其中CNN_1和CNN_2分别通过对全连接层进行改造，整合了Actor网络的输出Policy。具体而言，CNN_1是在第二个卷积层输出结果的基础上，添加了Actor网络的输出Policy；而CNN_2则是在第一个全连接层输出结果中融入了Actor网络的输出Policy。

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  • 基于CNN和DDPG的倒立摆控制系统代码
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    本项目采用深度强化学习方法结合卷积神经网络(CNN)与确定性策略梯度(DDPG)算法，旨在实现对倒立摆系统的稳定控制。通过智能体与环境交互，优化决策过程以达到系统平衡状态。提供完整源代码供研究参考。 我使用了CNN与DDPG实现倒立摆控制的Python代码，在python3.5环境下运行，并结合TensorFlow及GPU加速，同时利用gym环境进行测试。该代码独一无二，是我基于全连接网络进行了自定义修改的结果，输入图像也是我自己绘制的。其中CNN_1和CNN_2是根据原有的全连接结构改造而来的：在CNN_1中，在第二个卷积层的输出结果加入了Actor网络生成的行为策略Policy；而在CNN_2中，则是在第一个全连接层后的输出部分添加了同样的行为策略Policy输入。
     
  • pendulum_pid.zip_MATLAB_PID_SIMULINK_倒立摆控制系统_倒立摆_PID_倒立摆控制
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    本资源包包含MATLAB与Simulink环境下设计和仿真的PID控制器代码，用于实现对倒立摆系统的稳定控制。通过调整PID参数，可以有效提升系统性能和稳定性。适用于学习和研究控制系统理论。 本段落探讨了一级倒立摆的PID控制方法，并使用Simulink进行实现。
     
  • 倒立摆的自摆起与LQR控制-倒立摆；起摆；LQR控制
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    本研究探讨了倒立摆系统的自摆启动特性及其基于线性二次型调节器（LQR）的控制策略，旨在提高系统稳定性与响应性能。 倒立摆自摆起算法采用能量分析法进行起摆控制，并使用LQR控制实现稳摆控制。倒立摆模型通过S函数编写，可以运行。
     
  • daolibai.zip_倒立摆系统_倒立摆的Matlab仿真_倒立摆模糊控制_基于模糊控制方法
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    本资源提供了倒立摆系统的详细介绍与MATLAB仿真代码，并着重介绍了基于模糊控制方法对倒立摆进行稳定控制的技术，适用于科研和学习。 基于MATLAB的倒立摆系统控制研究，采用模糊控制方法实现倒立摆系统的稳定。
     
  • 基于LQR与PID的倒立摆小车控制系统研究_倒立摆CQP_倒立摆PID_LQR_MATLAB应用
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    本文探讨了利用LQR（线性二次型调节器）和PID（比例-积分-微分）控制策略，针对倒立摆小车系统进行稳定性优化的方法，并通过MATLAB仿真验证其有效性。 倒立摆小车控制是机器人领域中的一个经典问题，它涉及动态系统稳定、控制理论以及实时计算等多个关键知识点。在这个项目中，结合了线性二次调节器（LQR）和比例积分微分（PID）控制器以实现精确的控制系统设计。 线性二次调节器（LQR）是一种优化策略，旨在寻找最优控制输入来最小化一个特定性能指标。在倒立摆小车的问题上，其目标是通过调整使系统的姿态稳定在一个预定的位置，并且同时减少所需的控制力或扭矩大小。基于状态空间模型和拉格朗日乘子法的LQR方法能够处理线性系统中的动态平衡问题，在MATLAB中通常使用`lqr`函数来设计控制器。 比例积分微分（PID）是一种广泛应用在工业环境下的控制器，尤其适合于非线性和时变系统的控制。通过调整三个部分的比例（P）、积分（I）和微分（D），PID可以有效地减少系统误差，并提供实时响应能力。对于倒立摆小车而言，这一特性尤为关键：比例项即时纠正偏差；积分项消除长期的静态误差；而微分项则有助于防止过度调节并增强系统的稳定性。 结合LQR与PID的优点，我们可以构建一种混合控制策略以优化性能和鲁棒性。这种方式不仅能够提供全局最优解和长时间内的系统稳定状态（通过LQR），还能确保快速响应及良好的抗扰动能力（借助于PID）。在实际应用中，由于模型简化或不确定性的影响，引入PID控制器可以显著增强系统的稳健性。 实践中小车控制的实现步骤包括建立动力学模型、将其转换为适合LQR设计的状态空间形式，并根据此生成反馈增益矩阵。随后结合PID控制器形成最终策略，在MATLAB环境中通过Simulink或者Control System Toolbox进行仿真验证，以观察系统性能并调整参数。 综上所述，基于LQR和PID的倒立摆小车控制项目将先进的理论与实际应用相结合，旨在提供一个有效的方法来确保在不稳定条件下系统的平衡。通过对这两种控制器工作原理的理解以及它们在MATLAB中的实现方法的研究，可以深入探讨控制系统的设计优化及稳定性分析。
     
  • 倒立摆的PID控制
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    《倒立摆的PID控制》一文探讨了利用比例-积分-微分(PID)算法对不稳定系统——倒立摆进行精确控制的方法，分析了参数调整策略及其在稳定性、响应速度等方面的性能表现。 在进行PID控制倒立摆的Simulink仿真过程中，完成编程毕业设计并最终获得输出结果。
     
  • 倒立摆_GUI_matlab_GUI_K._小车控制器_倒立摆界面
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    本项目基于MATLAB开发，设计了一个用于控制倒立摆系统的GUI界面。通过直观的操作界面，用户能够调整参数并观察K. 小车在不同设置下的动态响应和稳定性表现。 对于倒立摆系统的设计控制器任务，可以使用MATLAB GUI进行设计。用户可以根据需要设定系统的参数，例如小车质量、小杆质量和小杆长度等，并通过图形界面查看最终的阶跃响应结果。此外，程序还会提供所使用的控制器的具体参数（包括K_p、K_i和K_d）。
     
  • 倒立摆起摆控制实验
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    倒立摆起摆控制实验是一种用于研究和测试控制系统稳定性和动态响应的经典物理实验。通过调节参数，实现对不稳定系统的精确控制，是学习自动化、机械工程等领域的重要实践内容。 对于直线一级倒立摆，在初始静止下垂状态下，需要给摆杆施力以使其转换到竖直向上的状态。以往的实验都是通过手动方式将摆杆提起，现在我们将采用自动控制的方法来实现这一过程。
     
  • 【倒立摆控制】基于强化学习的倒立摆控制（附带Matlab源码 7584期）.zip
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    本资源提供基于强化学习算法的倒立摆控制系统设计与实现方法，并包含详细的Matlab源代码，适用于科研和教学应用。 在的Matlab武动乾坤栏目上传的所有资料都附带有仿真结果图，并且这些图片都是通过完整代码运行得出的结果，所有提供的代码经过测试可以正常工作，非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用的其他m文件；无需单独运行。 2. 适用Matlab版本为2019b。如果在执行过程中遇到问题，请根据错误提示进行相应调整，或者寻求博主的帮助。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作的Matlab目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序执行完毕以获取最终结果； 4. 如果需要更多服务，可以向博主询问或通过博客文章底部的联系方式进行交流： 4.1 博主提供的完整代码支持 4.2 根据期刊或参考文献复现相关Matlab程序 4.3 客制化编写Matlab程序需求 4.4 科研项目合作