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倒立摆的控制,在gym环境中得到强化。

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简介:
通过运用《Reinforcement Learning An Introduction》中介绍的策略梯度方法,我们成功地控制了OpenAI Gym库中的倒立摆环境。

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客服
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  • 基于学习gym
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    本研究利用强化学习算法在Gym环境中实现对倒立摆系统的稳定控制,探索最优策略以保持系统平衡。 根据《Reinforcement Learning An Introduction》中的策略梯度方法,在open AI gym库里控制倒立摆。
  • pendulum_pid.zip_MATLAB_PID_SIMULINK_系统__PID_
    优质
    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。
  • 】基于学习(附带Matlab源码 7584期).zip
    优质
    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
  • 】利用MATLAB学习实现【MATLAB仿真 7584期】.zip
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    本资源介绍如何使用MATLAB中的强化学习工具箱来模拟和解决经典倒立摆控制系统问题,提供详细的代码与实验数据。适合研究与教学用途。 在上发布的有关Matlab的资料均包含可运行代码,并经过验证确保可用性,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 兼容的Matlab版本为2019b。如果在不同版本中遇到问题,请根据错误提示进行相应调整,或寻求帮助。 3. 使用步骤: 1. 将所有文件放置于当前工作目录下; 2. 双击打开main.m文件; 3. 点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务支持,请联系博主。 - 完整代码提供 - 学术论文或参考文献的复现 - Matlab定制化编程服务 - 科研项目合作
  • 起与LQR-;起;LQR
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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。
  • MatLab学习应用于.zip
    优质
    本项目探讨了在MatLab环境下利用强化学习技术解决倒立摆控制系统问题的方法与应用。通过仿真模拟验证算法的有效性,并优化倒立摆系统的动态平衡性能。 MatLab强化学习_倒立摆控制.zip包含了使用MatLab进行强化学习以实现倒立摆控制系统的内容。
  • 双闭模糊应用
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    本文探讨了双闭环模糊控制技术在稳定倒立摆系统中的应用,通过优化控制系统参数,有效提升了系统的稳定性与响应速度。 ### 倒立摆的双闭环模糊控制 #### 引言 倒立摆是一个典型的非线性、不稳定的控制系统模型,常被用于测试各种控制算法的有效性和稳定性。模糊控制作为一种有效的非线性控制方法,在处理这类问题时显示出其独特的优势。本段落通过分析一篇关于倒立摆双闭环模糊控制的文章,探讨了如何利用模糊控制理论实现倒立摆的稳定控制。 #### 双闭环模糊控制方案 倒立摆的双闭环模糊控制系统主要由两部分组成:内环控制器和外环控制器。内环负责保持倒立摆的角度偏差尽可能接近零,而外环则确保小车移动到期望的位置。这种结构简化了规则设计,并减少了计算时间,保证系统的实时性。 ##### 内环控制 内环控制器的目标是使倒立摆在竖直位置稳定。该控制系统依据角度偏差(θ)和其变化率(dθ/dt)进行决策。为了减少复杂度并加快响应速度,每个输入变量仅定义五个模糊子集,从而简化了整个系统。 ##### 外环控制 外环控制器的任务是将小车移动到目标位置,并维持倒立摆的稳定状态。它同样采用模糊控制系统,输入包括位置偏差(x)及其变化率(dx/dt)。通过调整这两个变量可以实现精确的位置控制和稳定的姿态保持。 #### 模糊控制器设计 模糊控制器的设计主要包括隶属度函数定义、制定控制规则以及解模糊过程等步骤。 ##### 定义隶属度函数 为了加快计算速度,输入变量采用了简单的三角形或梯形隶属度函数。输出采用单点形式的隶属度函数以简化计算流程并保持足够的精度。 ##### 模糊控制规则 设计模糊控制规则集通常基于经验公式,并考虑到不同组合情况下的变化。通过初步设定和调整优化后确定了一套适用于倒立摆的有效规则集。 ##### 解模糊过程 由于输出采用单点形式,解模糊步骤变得非常简单且快速执行。只需根据各条规则的激活强度以及对应的单一值即可得出最终控制信号。 #### 实验结果 实验结果显示,在较宽的操作范围内双闭环模糊控制系统能够使倒立摆保持稳定,并准确地将小车定位到目标位置上。通过调整比率因子等参数可以进一步优化性能,例如特定设置下的角度变化曲线显示了良好的动态响应和稳定性。 #### 结论 双闭环模糊控制是一种有效的解决方案,特别适用于复杂的非线性系统如倒立摆的控制问题。合理设计模糊控制器不仅提高了系统的鲁棒性和动态性能,还展示了较强的灵活性与可扩展性,为解决更多实际应用提供了可能。
  • 运动相图MATLAB代码-LQR器--OpenAI GymPython实现
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    本项目探讨了利用MATLAB LQR控制器优化单摆系统的性能,并通过Python在OpenAI Gym环境中模拟倒立摆动态,结合理论与实践,为控制算法的研究提供有力工具。 一阶倒立摆系统的简化模型如图1所示。该系统由一个小车沿水平方向运动以及与小车相连的单摆组成。以下是部分物理参数。 在图中,$theta$表示摆相对于竖直向下的角度;而在代码实现里,theta则代表了摆相对于竖直向上方向的角度。
  • 基于学习系统MATLAB实现.zip
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    本项目通过MATLAB平台实现了基于强化学习算法的倒立摆控制系统的仿真。采用强化学习方法优化倒立摆动态平衡控制策略,验证了该方法的有效性与稳定性。 本段落提出了一种基于强化学习的数据驱动算法,用于处理模型未知但数据可用的复杂非线性偏微分系统,并从中学习优化策略以实现系统的控制目标。首先通过建立倒立摆的数学模型来生成输入输出数据,然后在不依赖于具体数学模型的情况下,仅利用这些输入输出数据对倒立摆进行有效控制。
  • 模糊应用
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    本研究探讨了模糊控制理论在解决非线性动态系统问题中的应用价值,具体以倒立摆控制系统为实例,深入分析了模糊控制器的设计与实现方法,验证了其稳定性和优越性能。 基于模糊控制的倒立摆系统涉及在MATLAB环境中对一、二级倒立摆模型进行建模。这一过程包括设计用于稳定倒立摆系统的模糊控制器,并通过仿真验证其性能。