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PPO控制人形机器人行走举例

最新推荐文章于 2024-10-12 21:57:12 发布

青瓜先生 于 2024-07-06 11:24:55 发布

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PPO控制人形机器人行走

Proximal Policy Optimization (PPO) 是一种策略优化算法,在强化学习中广泛使用。它通过改进策略梯度方法,使得训练过程更加稳定和高效。

PPO算法原理介绍

PPO算法主要有两种变体:PPO-Clip 和 PPO-Penalty。这里主要介绍PPO-Clip,因为它更常用。

主要思想

PPO通过限制策略更新的幅度来保持训练的稳定性。它引入了一个裁剪操作,限制新旧策略之间的变化。这种方法结合了信赖域策略优化 (TRPO) 的优点,但实现更加简单。

目标函数

PPO-Clip的目标函数如下:
在这里插入图片描述

案例:使用PPO算法控制人形机器人行走

方法 1、环境搭建:

使用MuJoCo(Multi-Joint dynamics with Contact)作为物理引擎,搭建人形机器人在平地上的行走环境。MuJoCo能够精确地模拟物理

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