23、深度强化学习与事件视觉在机器人导航中的应用

深度强化学习与事件视觉在机器人导航中的应用

1. 多机器人深度强化学习框架（MADRL）

在机器人的群体编队控制、不平坦地形探索等任务中，需要机器人之间进行强大、可靠且动态的协作。MADRL 框架就像一座桥梁，将多智能体深度强化学习（DRL）算法与现实世界的多机器人系统连接起来。与其他框架相比，它有两个关键特性：
- 与基于学习的单机器人框架不同，MADRL 更注重机器人如何协作以智能地执行任务，以及机器人之间如何高效通信。
- 该框架将系统扩展到了学习算法领域（https://github.com/JunfengChenrobotics/MultiRoboLearn）。

2. 机器人教学与仿真平台

传统的教育机器人方法通常通过命令式编程来实现机器人导航，但这种方法错过了在真实且引人入胜的学习环境中引入机器学习（ML）技术的机会。而且，开展机器人学习活动存在一些障碍，比如需要大量的物理空间以及昂贵的专业设备。

为了解决这些问题，有人提出了使用开源机器人仿真平台来教授强化学习（RL）和深度强化学习（DRL）算法的方法，具体是将用于开发和比较 RL 算法的工具包 Gym 与机器人模拟器 CoppeliaSim（V - REP）结合使用。

CoppeliaSim 具有分布式控制架构，其集成开发环境允许通过插入脚本、插件、ROS 节点、远程 API 客户端或自定义解决方案来单独控制每个对象或模型。它非常适合多机器人应用，控制程序可以用 Octave、C/C++、Python、Java、Lua 或 Matlab 编写，可用于快速算法开发、工厂自动化模拟、快速原型验证、机器人相关教育、远程监控、安全检查等多种用途。