使用ppo算法解决两足机器人的步行问题，该从什么开始学呢？

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#深度学习 #人工智能 #机器学习 #深度强化学习 #PPO算法 #机器人 #计算机视觉

 为了学习如何使用PPO算法解决两足机器人的步行问题，可以从以下几个方面逐步深入：

强化学习基础

强化学习基本概念

状态（State） ： 表征环境的一个向量，可以是关节角度、角速度等。

动作（Action） ： 机器人可采取的行为，例如施加在关节上的力矩。

奖励（Reward） ： 根据动作的效果给予的反馈，用于指导策略的优化。

环境（Environment） ： 机器人与之互动的外部世界，在此环境中，机器人根据当前状态采取行动，并接收新的状态和奖励。

强化学习算法

Q-Learning ： 使用Q表存储状态-动作对的价值，适合离散状态和动作空间。

策略梯度（Policy Gradient） ： 直接优化策略参数的方法，适合连续动作空间。

深度强化学习基础 

深度Q网络（DQN）

  • 将深度神经网络与Q-Learning结合，用于处理高维状态空间，如图像输入。

深度确定性策略梯度（DDPG）

  • 结合Actor-Critic框架，适用于连续动作空间，通过确定性策略输出连续动作。

PPO算法详解 

PPO基本原理 

实现细节

  • 重要性采样 ： 用于估计新旧策略间的差异，决定是否接受更新。
  • 策略裁剪 ： 限制概率比的变化范围，防止策略更新幅度过大。 

两足机器人步行控制 

动态模型

  • 线性倒立摆（LIP）模型 ： 用于简化两足机器人步行控制，假设质心高度不变，将复杂的非线性动力学简化为线性方程。
  • 五连杆模型 ： 更准确地模拟两足机器人，可用于直接求解关节力矩。 

控制方法

  • 混合零动力（HZD） ： 基于虚拟约束的反馈控制方法，常用于全模型和五连杆模型。
  • 模型预测控制（MPC） ： 结合DRL预测干扰，提高鲁棒性。 

实践案例 

Mujoco仿真平台

  • 环境搭建 ： 使用Mujoco物理引擎创建两足机器人模型，定义状态、动作和奖励函数。
  • PPO算法实现 ： 利用OpenAI Baselines或其他RL库实现PPO算法，训练机器人学习步行策略。 

Matlab算例

  • DDPG和TD3算法 ： 通过Matlab内置的强化学习工具箱，使用DDPG和TD3算法训练两足机器人沿直线行走。
  • 环境和智能体交互 ： 通过Simulink模型实现环境与智能体的交互，进行训练和测试。 

分层控制策略

高级控制策略

  • PPO算法 ： 用于优化策略，结合课程学习（Curriculum Learning）提升泛化能力。
  • 优势型演员-评论家框架 ： 使用Advantage函数评估动作价值，提高训练稳定性。

低级控制器

  • PD控制器 ： 将期望的关节位置转化为实际的关节力矩，频率高达1000Hz。 

总结

通过以上步骤，从基础理论到实践案例，逐步掌握使用PPO算法解决两足机器人步行问题的关键技术和实现方法。结合仿真平台和现有工具，进行实践操作，进一步深化理解和应用能力。 

2024年零基础AI学习路线部分新增内容

 

 

 

零基础双足机器人强化学习入门：从环境搭建到真机部署，TRON 1 全流程 RL 上手指南
强化学习曾小健
05-03 1070
a. 在您的工作空间中，以 PF_TRON1A机器人类型为例，RL 模型和配置文件所在路径为：~/limx_ws/rl-deploy-with-python/controllers/model/PF_TRON1A，如下所示。默认会读取最新的 run 和 checkpoint，如需选择特定的 run 和 checkpoint，请输入 --load_run 和 --checkpoint参数。--load_run:：指定要加载的训练运行的标识符（例如，训练运行的名字或 ID）。部署完成后，网络连接将不再需要。
PPO控制人形机器人行走举例
xiaoc100200的博客
07-06 919
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。继承HumanoidEnv并重写step方法。在step方法中，我们计算了原始的状态、奖励、终止标志和信息。forward_reward：机器人在x方向上的速度，鼓励机器人前进。control_cost：控制成本，惩罚动作幅度过大的行为。contact_cost：接触成本，惩罚机器人身体接触地面。
腿足机器人之十三-强化学习PPO算法
shichaog的专栏
02-27 2186
PPO（Proximal Policy Optimization）算法稳定性强，适合大多数的仿真环境，如MuJoco/Isaac Gym，是初上手的首选，SAC（Soft Actor-Critic ）算法在需要高效探索或真实机器人部署（样本成本高）时更优，际工程中，PPO+SAC 组合（如 PPO 微调 + SAC 迁移）已成为提升鲁棒性的常见方案。的，OpenAI一直想做的是AGI，chatGPT是AGI决策中枢，而机器人是AGI在现实世界交互的核心，而机器人运动、姿态控制室交互中的核心。
【机器人】基于深度强化学习的两足机器人行走Matlab实现
qq_59747472的博客
12-27 923
两足机器人行走，作为一项极具挑战性的课题，长期以来吸引着机器人学界和人工智能领域的广泛关注。传统的基于模型的控制方法，例如零力矩点（ZMP）控制和线性二次高斯（LQG）控制等，虽然在特定环境下能够实现稳定的行走，但其依赖于精确的动力学模型和环境建模，难以应对复杂和非结构化的环境。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）凭借其强大的学习能力和适应性，为解决两足机器人行走问题提供了一种全新的思路，并取得了显著的进展。
机器人强化学习入门学习笔记（三）
xiaomu_347的博客
05-23 1484
强化学习（Reinforcement Learning, RL）与监督学习不同——，而是要，让智能体。
机器人强化学习入门学习笔记（四）
xiaomu_347的博客
05-23 1000
强化学习模型性能优劣与奖励函数息息相关，如何设计一个好的奖励函数就显得尤为重要了。
基于近端策略优化(PPO)强化学习的四足机器人步态控制系统的研究
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
10-09 4069
步态控制是四足机器人运动控制的核心问题之一，它决定了机器人的稳定性和效率。PPO算法定义了一种新的目标函数，其可以通过多个训练步骤进行小批量的更新，从而解决了传统策略梯度算法中的步长选择问题。在PPO中，智能体的策略πθ(a∣s)由一个参数化的概率分布表示，s表示当前状态，a表示采取的动作。从上图可以知道，PPO进行了clip函数进行裁剪操作，新的策略相对于旧的策略不可能大幅度的提高，可以防止策略过度更新。平滑奖励：鼓励动作平滑，如最小化关节角度和角速度的变化率。奖励函数的设计对于步态控制至关重要。
ppo 如何训练机械人关节
最新发布
ZPC8210的博客
08-26 746
均值网络：输入状态s，输出每个关节的动作均值μ = [μ₁, μ₂, ..., μₙ]（n为关节数），通常通过全连接网络（MLP）实现，输出层用tanh激活函数限制在[-1, 1]，再缩放至关节实际范围（如μ_i × 最大角度）；输出分布参数：通常用高斯分布建模连续动作，策略网络输出动作的均值（μ）和标准差（σ），从该分布中采样动作（训练时）或直接取均值（测试时，减少随机性）。惩罚项：避免不良行为，如关节超限位（-50）、动作幅度过大（能耗惩罚，如-0.1×|动作|）、碰撞环境（-100）；
matlab强化学习算例理/菜鸟理解1——双足机器人行走算例
weixin_46322427的博客
12-31 9836
目录matlab双足机器人强化学习算例介绍强化学习的一些基础理解菜鸟对一些名词的理解matlab强化学习库介绍双足机器人算例逻辑盘点如何改写算例做自己的强化学习。 %写在前面： 本人大四狗一名，不是计算机专业，所以这方面比较菜。最近在学习强化学习的一些算法，python更新太快，很多一两年前的学习资料就不太能用了，涉及到版本匹配和语法的更改等一系列问题。2020b的matlab中加入了DDPG\TD3\PPO等算法的强化学习算例和强化学习库，于是想用matlab来做强化学习。 最近看了看官方给出的双足机器人
在humanoid-gym-main仿真环境中，如何设计并实现一个机器人步行算法，并通过强化学习进行训练？
11-01
要在一个模拟环境中设计并实现人形机器人的步行算法，首先需要对humanoid-gym-main仿真环境有深入的了解。该环境基于OpenAI Gym框架，允许开发者利用强化学习算法训练和测试人形机器人的控制策略。以下是具体步骤和...
基于Webots的人形机器人硬件开发仿真测试指南
AI天才研究院
07-21 878
本指南系统阐述基于Webots的人形机器人硬件开发仿真测试方法论，覆盖从概念建模到实际验证的全生命周期流程。通过理论框架（运动学/动力学建模）、架构设计（硬件模块仿真映射）、实现机制（参数校准与代码优化）、实际应用（测试策略与部署）的分层解析，结合教学化案例与可视化工具，为开发者提供从仿真环境搭建到硬件迭代的完整技术路径。核心价值在于通过Webots的物理引擎（ODE/PhysX）与机器人学第一性原理的深度融合，实现硬件设计缺陷的早期发现与成本优化。机械结构验证：关节扭矩/速度是否满足步态需求？
使用强化学习训练双足机器人行走示例项目
weixin_42509888的博客
07-27 785
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它借鉴了行为心理学中的“刺激-响应”机制，通过奖励与惩罚的反馈来训练智能体（agent）学习如何在特定环境中作出决策。与监督学习和无监督学习不同的是，强化学习不需要明确的标记数据，而是通过试错的方式从环境中学习。在强化学习中，智能体通过不断与环境交互，接收状态信息，并根据当前策略选择动作来影响环境状态。每次动作后，智能体会收到一个奖励（或惩罚）信号，并以此来更新其策略，目的是最大化未来的奖励累积。
强化学习------PPO算法
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niulinbiao的博客
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PPO算法之所以被提出，根本原因在于在处理连续动作空间时取值抉择困难。取值过小，就会导致深度强化学习收敛性较差，陷入完不成训练的局面，取值过大则导致新旧策略迭代时数据不一致，造成学习波动较大或局部震荡。除此之外，因为在线学习的性质，进行迭代策略时原先的采样数据无法被重复利用，每次迭代都需要重新采样；同样地置信域策略梯度算法虽然利用重要性采样、共轭梯度法求解提升了样本效率、训练速率等，但在处理函数的二阶近似时会面临计算量过大，以及实现过程复杂、兼容性差等缺陷。而PPO算法具备。
3.深度强化学习------PPO(Proximal Policy Optimization)算法资料+原理整理
木易进
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文章地址： PPO: Proximal Policy Optimization Algorithms 一. PPO资料 PPO原理讲解BLOG①：这篇blog详细讲了PPO算法的产生过程及原理，包含部分理论推导，看完这篇blog基本就理解PPO了。 PPO原理讲解BLOG②：可参考，其中包含部分tensorflow实现代码。 二. PPO原理简述 2.1 背景 PPO是基于基本的Policy Gradient进行改进的算法，关于PG的更新过程这里不详细描述了，可以根据上述BLOG①或其他资料或下面的图片推导
Proximal Policy Optimization(近端策略优化)(PPO)原理详解
lvoutongyi的博客
03-19 6101
PPO主要是针对Important-Sampling产生的不稳定性进行了CLIP操作和罚函数法，相比TRPO方法更简单容易实现，有了策略梯度的定义，可以结合其他Actor-Critic进行联合使用更新，并且PPO将策略梯度缺陷的on-policy变为了off-policy，更大可能的利用了采样样本，效率和速度都有了一定的提升。
深入理解PPO算法：从原理到实现
qq_56683019的博客
11-06 6299
在强化学习领域，PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种广泛使用且表现优异的算法。它由OpenAI提出，旨在解决策略优化中不稳定和样本效率低的问题。与传统策略梯度方法相比，PPO稳定性更强，且在诸多任务上表现优异。
数据智能重塑工业控制：神经网络在 MPC 中的四大落地范式与避坑指南
开源就要来点实在的
05-07 1632
神经网络与 MPC 的融合，正在重构工业控制的底层逻辑。从某石化厂的催化裂化装置到某港口的 AGV 调度系统，数据智能正在创造前所未有的价值。但这场变革并非一帆风顺，数据质量、计算资源、模型可解释性等挑战依然存在。通过四大落地范式的实践和避坑指南的指引，工业企业可以加速智能化转型，在效率提升、能耗降低、安全保障等方面取得突破。未来，随着量子计算、神经符号计算等技术的成熟，工业控制将迎来更深刻的变革，真正实现 “数据智能驱动的精准控制”。
PPO（近端策略优化）算法基本原理
weixin_53721065的博客
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近端策略优化（PPO）算法是OpenAI在2017提出的一种强化学习算法，本文将从PPO算法的基础入手，理解从传统策略梯度算法直到PPO算法的演进过程，以及算法迭代过程中的优化细节。一、Policy Gradient（策略梯度算法）在强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域，智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互来学习如何做出决策。
【强化学习】07.近端策略优化(PPO) 算法原理
songxia928_928的博客
01-20 2381
PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，是策略优化方法的现代改进版本。它结合了策略梯度方法的优势，同时通过限制策略更新幅度，保持训练的稳定性和高效性。PPO 是一种高效且稳定的强化学习算法，它在策略优化中通过截断约束限制策略更新幅度，兼具简洁性和高性能。在与 DQN、传统策略梯度、Actor-Critic 和 TRPO 的对比中，PPO 在稳定性和样本效率方面表现优异，是现代强化学习应用的主流算法之一。TRPO 通过限制每次策略更新的幅度，保证策略更新在。
ppo算法四足机器人
04-02
### PPO算法在四足机器人中的应用 PPO（Proximal Policy Optimization）是一种广泛应用于强化学习领域的高效算法，尤其适合解决复杂的连续动作空间问题。对于四足机器人而言，由于其运动涉及多个关节协调以及动态平衡控制，因此非常适合采用PPO算法进行训练。 #### 1. 四足机器人的典型任务 四足机器人通常被设计用来完成多种复杂任务，例如行走、跑步、跳跃、爬坡等。这些任务的核心在于通过调整腿部关节的角度和力矩来保持身体稳定并实现目标移动[^3]。为了使机器人具备自主决策能力，可以通过强化学习方法让其学会如何执行上述任务。 #### 2. 使用PPO算法的优势 相比于传统的基于规则的方法或者监督学习方式，PPO具有以下几个显著优势： - **样本效率高**：相比早期的一些强化学习算法（如DQN），PPO能够在更少的数据量下达到较好的效果。 - **稳定性强**：通过对旧策略更新时施加约束条件（KL散度或裁剪机制），使得新策略不会偏离原策略太远，从而提高了训练过程中的稳定性[^1]。 - **易于扩展到大规模环境中**：借助分布式计算框架（如Ray），可以有效提升大型模拟环境下模型收敛速度[^4]。 #### 3. 实现流程概述 以下是利用PPO算法训练四足机器人的一般步骤： ##### (a) 定义状态空间与动作空间 - **状态空间**可能包括但不限于以下变量：各腿关节角度及其变化率；躯干位置、方向及线/角速度；接触地面传感器读数等等。 - **动作空间**则对应于每条腿各个自由度的目标扭矩值或者是期望位移设定点。 ##### (b) 构建奖励函数 合理的奖励函数设计至关重要，它决定了代理最终学到的行为模式。常见的组成部分有： - 正向激励项：鼓励向前平移距离最大化； - 能耗惩罚项：减少不必要的能量消耗； - 平衡维持奖惩：防止倾倒现象发生； - 额外附加条款可根据特定需求定制，比如避开障碍物或是遵循指定轨迹行驶等特殊要求。 ##### (c) 设置仿真平台 选择合适的物理引擎作为实验载体非常重要。目前主流选项包括MuJoCo, PyBullet 和 Isaac Gym 等，它们都能够很好地支持刚体动力学计算，并允许快速迭代开发周期内的参数调试工作。 ##### (d) 训练配置 选用强大的硬件设施配合软件栈搭建完整的解决方案链路。例如，可考虑引入GPU加速运算操作以缩短整体时间成本；同时也要注意保存重要版本便于后续回溯分析比较不同超参组合下的表现差异情况。 #### 4. 示例代码片段 下面给出一段简单的伪代码表示如何初始化一个基本版的PPO实例并与自定义好的env交互起来运行一段时间长度T_total步之后结束整个程序逻辑结构图如下所示: ```python import gymnasium as gym from stable_baselines3 import PPO # 创建环境 env = gym.make('CustomQuadrupedEnv-v0') # 初始化PPO模型 model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) # 开始训练 timesteps = T_total model.learn(total_timesteps=timesteps) # 测试已训练好政策的效果 obs = env.reset() for i in range(1000): action, _states = model.predict(obs) obs, rewards, dones, info = env.step(action) env.render() env.close() ``` 此段脚本假设存在名为`CustomQuadrupedEnv-v0`注册过的gym兼容型环境对象供调用者直接拿来即用无需额外编码即可启动初步探索阶段尝试解决问题域内未知领域知识获取途径之一就是不断重复试错直至找到最优解为止！ ---
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