将SAC强化学习算法部署到ROS2的完整指南

最新推荐文章于 2025-09-23 17:18:44 发布

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#算法

将Soft Actor-Critic (SAC)强化学习算法部署到ROS2环境中，可以实现智能机器人的自主决策和运动控制。下面详细介绍从算法集成到实际部署的全过程。

1. 系统架构设计

1.1 ROS2节点结构

text

SAC决策系统ROS2架构:
[Sensor Nodes] → [SAC决策节点] → [Control Nodes]
                ↑
          [Training Monitor]

1.2 通信接口设计

主题(Topic)	类型	方向	说明
`/robot_state`	sensor_msgs/JointState	输入	机器人状态反馈
`/cmd_vel`	geometry_msgs/Twist	输出	控制命令输出
`/rl/reward`	std_msgs/Float32	双向	奖励信号传递
`/rl/action`	std_msgs/Float32MultiArray	内部	动作传递

2. SAC与ROS2的集成实现

2.1 创建ROS2包

bash

ros2 pkg create sac_ros2 --build-type ament_python --dependencies rclpy std_msgs sensor_msgs geometry_msgs

2.2 SAC决策节点实现

sac_ros2/sac_ros2_node.py:

python

import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import JointState
from geometry_msgs.msg import Twist
from std_msgs.msg import Float32, Float32MultiArray
import numpy as np
from sac import SAC  # 导入SAC实现

class SACDecisionNode(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('sac_decision_node')
        
        # SAC智能体初始化
        state_dim = 12  # 根据实际状态维度调整
        action_dim = 6   # 根据实际动作维度调整
        self.agent = SAC(state_dim, action_dim)
        self.agent.load("path/to/sac_model.pth")  # 加载预训练模型
        
        # ROS2接口
        self.state_sub = self.create_subscription(
            JointState, '/robot_state', self.state_callback, 10)
        self.cmd_pub = self.create_publisher(
            Twist, '/cmd_vel', 10)
        self.reward_pub = self.create_publisher(
            Float32, '/rl/reward', 10)
        self.action_pub = self.create_publisher(
            Float32MultiArray, '/rl/action', 10)
            
        # 训练模式开关
        self.declare_parameter('training_mode', False)
        self.training_mode = self.get_parameter('training_mode').value
        
        # 初始化变量
        self.current_state = None
        self.last_action = None
        self.episode_reward = 0.0