10、多机器人协作学习与多目标抓取机器人数字孪生模型

多机器人协作学习与多目标抓取机器人数字孪生模型

在机器人研究领域，多机器人协作学习以及在非结构化环境中实现多目标抓取一直是热门且具有挑战性的研究方向。下面我们将深入探讨相关的技术和方法。

多机器人协作学习

在多机器人协作学习中，我们主要关注内在奖励机制、胜利条件、实验结果以及相关因素的影响。

1. 内在奖励机制
   内在奖励公式如下：
   [
   \begin{cases}
   r_{intrinsic} = 0.001 \times (r_1 + r_2) \
   r_1 = -\cos(\theta_{oppo}^r) \times |\cos(\theta_{oppo}^r)| \sqrt{d} \
   r_2 = \cos(\theta_{ctrl}^r) \times |\cos(\theta_{ctrl}^r)| \sqrt{d}
   \end{cases}
   ]
   其中，$r_1$ 是来自敌人的奖励，$r_2$ 是来自智能体自身的奖励。在实际应用中，我们将环境回报的绝对值设置为累积内在回报绝对值的 10 倍，这样能让智能体更关注胜利，而非积累无用的内在奖励。

2. 胜利条件

   • 当一个智能体超出地图范围或被对手抓住时，其所属团队将输掉当前游戏。
   • 如果在最大步数内没有智能体抓住其他智能体，或者两个智能体同时抓住对方，我们认为双方平局。
     胜利比率的计算公式为：$WinRate = (1 \times n_{win