13、使用强化学习和遗传算法让机器人拾取和放置玩具

使用强化学习和遗传算法让机器人拾取和放置玩具

1. 机器人手臂控制代码

在开始训练机器人手臂之前，我们需要完成手臂控制代码。以下是完整的代码：

#######################MAIN####################################
rclpy.init()
print("Arm Control Active")
xarmCtr = xarmControl()
# spin ROS 2
rclpy.spin(xarmCtr)
# destroy node explicitly
xarmCtr.destroy_node()
rclpy.shutdown()

在这段代码中，我们首先初始化 rclpy （ROS 2 Python 接口），将程序连接到 ROS 基础设施。然后创建 xarmControl 类的一个实例 xarmCtr 。接着，我们让 ROS 2 开始执行，这里不需要循环，程序会执行发布和订阅调用，定时器会发送遥测数据，这些都包含在 xarmControl 对象中。当 spin 结束时，我们关闭 ROS 节点和程序。

2. 训练机器人手臂

我们将使用三种不同的方法来训练机器人手臂拾取物体。首先，我们使用 Q - learning 算法训练机器人的末端执行器（手）来抓取物体。具体步骤如下：

2.1 引入 Q - learning 算法