12、机器人手臂的机器学习与接口创建

机器人手臂的机器学习与接口创建

1. 机器人手臂的机器学习

1.1 增量学习与奖励分配

在机器人手臂的机器学习中，增量学习是神经网络的一部分。我们会使用之前在神经网络中用过的工具，将奖励传播到使手移动到某个位置的一系列动作步骤中。在强化学习里，这被称为奖励折扣，即把奖励分配到多步过程的每一步。状态和动作的组合被称为策略，也就是告诉机器人“当你处于这个位置，想要移动到那个位置时，执行这个动作”。

1.2 学习过程步骤

机器人手臂的学习过程如下：
1. 设定目标位置 ：设定机器人手的目标位置，以毫米为单位，用手臂旋转中心的 X 和 Z 坐标表示。
2. 尝试动作 ：机器人会尝试一系列动作以接近目标。我们不会直接告诉机器人到达目标所需的电机位置，它必须自己学习。初始动作是随机生成的，并且会限制动作的增量（类似于学习率），避免手臂大幅摆动。
3. 动作评分 ：在每一次增量动作后，根据手臂是否更接近目标位置对动作进行评分。
4. 记忆动作 ：机器人会将起始状态、动作与奖励分数关联起来，记住这些动作。
5. 训练神经网络 ：训练神经网络，根据起始状态和动作输入生成积极结果的概率。这样手臂就能学习哪些动作序列能取得积极结果，从而根据起始位置预测正确的动作。
6. 添加奖励机制 ：为了提高效率，我们会为快速完成任务添加奖励，即完成任务步骤越少，奖励越高。
7.