23、深度强化学习与事件视觉在机器人导航中的应用

深度强化学习与事件视觉在机器人导航中的应用

深度强化学习助力自主移动机器人导航

在机器人的应用场景中，如群体编队控制、不平坦地形探索等，都需要机器人之间进行强大、可靠且动态的协作。多机器人深度强化学习（MADRL）框架就像一座桥梁，将多智能体深度强化学习（DRL）算法与现实世界的多机器人系统连接起来。与其他框架相比，它有两个关键特性：一方面，相较于基于学习的单机器人框架，它更注重机器人如何智能协作执行任务，以及如何高效地相互通信；另一方面，该工作将系统拓展到了学习算法领域（https://github.com/JunfengChenrobotics/MultiRoboLearn）。

在教学方面，传统教育机器人方法通常通过命令式编程来实现机器人导航。然而，由于人工智能在日常生活中的日益普及，这些方法错失了在真实且引人入胜的学习环境中引入机器学习技术的机会。此外，参与机器人学习体验存在诸多障碍，比如需要大量的物理空间以及昂贵的专业设备。近年来，在线学习系统中个体学习路径规划变得更为常见，但在传统课堂中教授路径规划的研究却很少。有研究建议在强化学习（RL）和深度强化学习（DRL）算法的教学过程中，使用两个开源机器人模拟器平台，即Gym（用于开发和比较RL算法的工具包）和机器人模拟器CoppeliaSim（V - REP）的结合。

CoppeliaSim具有分布式控制架构，是其集成开发环境的基础。通过插入脚本、插件、ROS节点、远程API客户端或自定义解决方案，可以对每个对象或模型进行单独控制，这使得它非常通用，非常适合多机器人应用。控制程序可以用Octave、C/C++、Python、Java、Lua或Matlab编写，可用于快速算法开发、工厂自动化模拟、快速原型制作和验证、机器人相关