14、机器人手臂运动控制的遗传算法与替代方法

机器人手臂运动控制的遗传算法与替代方法

1. 机器人手臂训练数据保存与Q学习问题

在训练机器人手臂拾取玩具时，最后需要保存训练数据，代码如下：

f = open("ArmTrainingFileName", "w")
# open file in write mode
pickle.dump(armTrainer.stateActionPairs,f)
print("Arm Training File Written")
f.close()

重复对不同类型的玩具进行训练，就能让机器人手臂在不同角度下稳定地拾取玩具。具体操作是，先选择机器人要拾取的玩具，将玩具与机器人的角度设为0（比如让玩具最长部分与机器人前部平行），然后发送 GoLearnHand 到 RobotCmd 使机器人手臂进入学习模式。

此前尝试过Q学习来训练机器人，但效果有限。主要问题在于机器人手臂可能处于大量不同的状态或位置，这使得通过反复试验来深入了解某个位置变得非常困难。

2. 引入遗传算法（GAs）

2.1 为什么需要遗传算法

移动机器人手臂需要同时协调三个电机以实现平滑运动，需要一种机制来生成不同的电机运动组合供机器人测试。如果仅使用随机数，效率会很低，可能需要数千次试验才能达到理想的训练水平。而遗传算法可以尝试不同的电机运动组合，并相互竞争以选出最佳组合，类似于达尔文的适者生存原则。

2.2 遗传算法的工作原理

遗传算法的步骤如下：