深度强化学习在避障轨迹规划中的应用【matlab电气工程】

一、主要内容

前基于深度强化学习的避障方法，通常是引入额外的奖励函数，例如当机械臂发生碰撞时给予一个惩罚。然而，设置的奖惩系统往往需要进行平衡性修正，平衡策略探索与避障之间的矛盾，还要考虑稀疏性和局部最优等问题。而且获取实物机械臂与障碍物的实时且精准的信息也是一个难点。此外，当面对凹多面体障碍物时，用于避障的惩罚项可能会制造出一个虚拟的三维惩罚屏障来阻碍机械臂的动作探索。

为了克服专家策略获取难度大的问题，本文研究提出一种基于生成对抗模仿学习的专家记忆库扩增机制。该机制的目的是通过少量的人工示教数据，扩增得到大量的专家经验数据，在一定程度上降低大量专家经验数据的获取难度。此外，研究分析专家经验数据对深度强化学习的策略优化能力的影响。设计一种预言家策略网络引导的深度强化学习算法。该算法具有专家策略自优化能力，能够避免出现专家策略本身就是局部最优策略的情况，而且能够对变化的场景有较好的泛用性。此外，研究分析专家策略对不同任务场景的引导效果。针对专家经验数据利用效率低的问题，本文研究提出一种结合了专家记忆库扩增机制的无偏双记忆库采样机制。此外，研究该机制在算法训练前期的引导效果，以及算法收敛后的影响。

二、核心代码与过程

专家记忆库

机械臂仿真

械臂受到外力干扰时外部力矩仿真

算法收敛情况

算法仿真对比

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博主简介：本人擅长数据处理、建模仿真、程序设计、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。个人博客：kelaboshi.com。