基于动作捕捉套件的强化学习系统来实现人形机器人完成行走、跑步、爬行、霹雳舞和翻筋斗等复杂动作-优快云博客

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为了实现人形机器人完成行走、跑步、爬行、霹雳舞和翻筋斗等复杂动作，开发一个基于动作捕捉套件的强化学习系统。以下是实现该系统的整体架构和关键代码片段。由于篇幅限制，我将提供一个简化版本的代码框架，并解释如何实现主要功能模块。

系统架构

动作捕捉模块：使用动作捕捉设备（如光学动作捕捉系统、惯性传感器等）获取人类动作数据。
强化学习模块：基于强化学习算法（如PPO、DQN等）训练机器人完成目标动作。
机器人控制模块：将学习到的策略映射到机器人关节控制信号。
环境模拟模块：使用物理引擎（如PyBullet、MuJoCo）模拟机器人与环境的交互。

代码实现

以下是一个基于C++的简化实现框架，使用了强化学习（PPO）和动作捕捉数据。

1. 动作捕捉数据读取模块

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <string>
#include <Eigen/Dense>

// 动作捕捉数据结构
struct MotionCaptureData {
    std::vector<Eigen::VectorXd> jointAngles; // 关节角度
    std::vector<Eigen::VectorXd> jointVelocities; // 关节速度
};

// 读取动作捕捉数据
MotionCaptureData readMotionCaptureData(const std::string& filePath) {
    MotionCaptureData data;
    std::ifstream file(filePath);
    if (!file.is_open()) {
        std::cerr << "Failed to open motion capture file." << std::endl;
        return data;
    }

    std::string line;
    while (std::getline(file, line)) {
        // 假设每行包含关节角度和速度
        std::vector<double> angles, velocities;
        // 解析数据（根据文件格式调整）
        // 示例：将每行数据解析为关节角度和速度
        // ...
        data.jointAngles.push_back(Eigen::Map<Eigen::VectorXd>(angles.data(), angles.size()));
        data.jointVelocities.push_back(Eigen::Map<Eigen::VectorXd>(velocities.data(), velocities.size()));
    }

    return data;
}

2. 强化学习模块（PPO算法）

#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Dense>
#include <random>
#include <algorithm>

// 神经网络结构
class NeuralNetwork {
public:
    NeuralNetwork(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize) {
        // 初始化网络权重
        W1 = Eigen::MatrixXd::Random(hiddenSize, inputSize);
        b1 = Eigen::VectorXd::Random(hiddenSize);
        W2 = Eigen::MatrixXd::Random(outputSize, hiddenSize);
        b2 = Eigen::VectorXd::Random(outputSize);
    }

    Eigen::VectorXd forward(const Eigen::VectorXd& input) {
        Eigen::VectorXd hidden = W1 * input + b1;
        hidden = hidden.unaryExpr([](double x) { return std::tanh(x); });
        Eigen::VectorXd output = W2 * hidden + b2;
        return output;
    }

private:
    Eigen::MatrixXd W1, W2;
    Eigen::VectorXd b1, b2;
};

// PPO算法
class PPO {
public:
    PPO(int stateSize, int actionSize, double learningRate = 0.001) 
        : policyNetwork(stateSize, 64, actionSize), 
          oldPolicyNetwork(stateSize, 64, actionSize) {
        // 初始化优化器和超参数
        this->learningRate = learningRate;
        this->epsilon = 0.2;
    }

    Eigen::VectorXd selectAction(const Eigen::VectorXd& state) {
        Eigen::VectorXd action = policyNetwork.forward(state);
        // 添加噪声以探索
        std::random_device rd;
        std::mt19937 gen(rd());
        std::normal_distribution<> dist(0.0, 0.1);
        for (auto& a : action) {
            a += dist(gen);
        }
        return action;
    }

    void update(const std::vector<std::tuple<Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, double>>& trajectories) {
        // 计算优势函数和更新策略
        // 简化版本，实际实现需要更复杂的计算
        for (const auto& trajectory : trajectories) {
            auto [state, action, reward] = trajectory;
            // 计算损失并更新网络
            // ...
        }
    }

private:
    NeuralNetwork policyNetwork;
    NeuralNetwork oldPolicyNetwork;
    double learningRate;
    double epsilon;
};

3. 环境模拟模块（使用PyBullet）

extern "C" {
    #include <pybullet_client.h>
}

class RobotSimulator {
public:
    RobotSimulator() {
        // 初始化PyBullet
        physicsClient = Bullet3::btBulletClient::connect("localhost:6666");
        if (physicsClient < 0) {
            std::cerr << "Failed to connect to PyBullet." << std::endl;
            return;
        }
        // 加载机器人模型
        robotId = p.loadURDF("robot.urdf", basePosition, baseOrientation);
    }

    void step(const Eigen::VectorXd& actions) {
        // 应用关节控制
        for (int i = 0; i < actions.size(); ++i) {
            p.setJointMotorControl2(robotId, i, p.VELOCITY_CONTROL, targetVelocity = actions[i]);
        }
        // 步进模拟
        p.stepSimulation();
    }

    Eigen::VectorXd getState() {
        // 获取机器人状态
        // ...
        return state;
    }

    double getReward() {
        // 计算奖励
        // ...
        return reward;
    }

private:
    int physicsClient;
    int robotId;
    Eigen::VectorXd state;
    double reward;
};

4. 主程序

int main() {
    // 读取动作捕捉数据
    MotionCaptureData motionData = readMotionCaptureData("motion_data.txt");

    // 初始化强化学习代理
    PPO agent(20, 20); // 假设状态和动作维度为20

    // 初始化机器人模拟器
    RobotSimulator simulator;

    // 训练循环
    for (int episode = 0; episode < 1000; ++episode) {
        std::vector<std::tuple<Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, double>> trajectories;

        // 重置环境
        simulator.reset();

        // 采集轨迹
        for (int step = 0; step < 1000; ++step) {
            Eigen::VectorXd state = simulator.getState();
            Eigen::VectorXd action = agent.selectAction(state);
            simulator.step(action);
            double reward = simulator.getReward();
            trajectories.emplace_back(state, action, reward);
        }

        // 更新策略
        agent.update(trajectories);

        std::cout << "Episode: " << episode << ", Reward: " << getAverageReward(trajectories) << std::endl;
    }

    return 0;
}