15、机器人的机器学习与语音交互技术

机器人的机器学习与语音交互技术

1. 机器学习教机器人使用机械臂

在让机器人学会使用机械臂的任务中，我们采用了两种机器学习技术，并且对它们进行了一些改进。

1.1 Q - learning 技术

Q - learning 是一种强化学习技术，我们基于机器人手臂的状态选择单个动作来开发运动路径。每个动作会被单独打分作为奖励，同时作为整个路径的一部分赋予一个价值。学习的结果会存储在一个 Q - 矩阵中，这个矩阵可用于生成路径。

为了提高学习效率，我们对强化学习程序进行了改进。将 27 种可能的电机组合运动编码为 0 到 26 的数字，同时将机器人状态索引到状态查找表中。这使得学习过程加速了 40 倍。然而，Q - learning 方法在处理机械臂可能处于的大量状态时遇到了困难。

1.2 遗传算法（GA）

我们创建了随机的个体路径来形成种群，然后设计了一个适应度函数，根据目标对每个路径进行评分，并保留每一代中的最优路径。接着，从两个随机选择的个体中交叉遗传物质，创建新的子路径。GA 还通过在路径步骤中设置微小的随机变化概率来模拟突变。结果表明，GA 在处理机械臂状态空间复杂性方面没有问题，并且在几代之后就能生成有效的路径。

1.3 使用机器学习技术的原因

当其他经验方法困难、不可靠或无法在合理时间内产生解决方案时，我们就会使用机器学习技术。此外，这些技术还能处理一些用蛮力或纯数学方法难以解决的复杂任务。

1.4 相关问题探讨

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