基于Qlearning強化學習的1DoF機械臂運動控制系統matlab仿真
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真結果如下（完整代碼運行后無水印）：
仿真操作步驟可參考程序配套的操作視頻。
2.算法涉及理論知識概要
隨著工業自動化和機器人技術的快速發展，機械臂在生產制造、物流倉儲、醫療服務等領域得到了廣泛應用。單自由度（1DoF）機械臂作為最簡單的機械臂模型，是研究復雜機械臂控制的基礎。傳統的機械臂控制方法通常依賴于精確的動力學模型和先驗知識，在面對復雜環境和不確定性時，其控制效果往往受到限制。
強化學習作為一種無模型的學習方法，通過智能體與環境進行交互，不斷嘗試不同的動作并根據環境反饋的獎勵來學習最優策略，能夠在不確定環境中實現高效的決策和控制。Q-learning 是一種經典的強化學習算法，它通過學習一個動作價值函數（Q 函數）來確定最優策略，具有實現簡單、收斂性好等優點。因此，將 Q-learning 算法應用于1DoF機械臂運動控制中，能夠有效提高機械臂在復雜環境下的適應性和控制性能。
2.1 1DoF機械臂動力學模型
2.2 Q-learning強化學習算法原理
強化學習是一種機器學習范式，主要涉及智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）和獎勵（Reward）等概念。智能體在環境中進行交互，根據當前狀態選擇一個動作并執行，環境會根據智能體的動作反饋一個新的狀態和一個獎勵信號。智能體的目標是通過不斷地與環境交互，學習到一個最優策略，使得長期累積獎勵最大化。
在訓練過程中，記錄每個回合的累積獎勵，得到學習曲線。隨著訓練回合數的增加，累積獎勵逐漸增加，說明智能體在不斷學習并改進控制策略。當訓練回合數足夠多時，累積獎勵趨于穩定，表明智能體已經學習到了較優的控制策略。
在訓練結束后，使用學習到的最優策略對機械臂進行控制，記錄機械臂的關節角度軌跡。實驗結果表明，機械臂能夠快速、準確地跟蹤目標關節角度，并且在到達目標位置后能夠保持穩定。
3.MATLAB核心程序
% 定義學習率，用于在更新Q矩陣時權衡新舊值的權重
Lr = 0.99;
% 初始的探索概率
Epsr = 1;
% 每次迭代的探索概率衰減因子
Rdec = 0.9999;
% 初始化當前的探索概率
Pes = Epsr;
%在評估狀態和動作的價值時，考慮未來狀態價值的重要性
dcnt = 0.3;
% 定義成功執行預期動作的概率
Su_rate = 1;
% 當系統到達期望狀態（擺錘直立）時給予的巨大獎勵
Rewardr = 1000000;
.........................................................................
% 初始化一個長度為 Miter 的零向量，用于存儲每個回合的平均獎勵
Rwdm = zeros(1,Miter);
Action_set0= zeros(1,Mact);
Action_set = zeros(1,Miter);
% 計算當前回合的平均獎勵
Rwd_avg = Rwd_sum/Rwd_cnt;
% 將當前回合的平均獎勵存儲到 Rwdm 向量中
Rwdm(ij) = Rwd_avg;
Action_set(ij) = mean(Action_set0);
end
% 創建一個新的圖形窗口
figure
plot(1:Miter, Rwdm,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
hold on
xlabel('Epoch');
ylabel('獎勵值');
figure
plot(1:Miter, Action_set,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
hold on
xlabel('Epoch');
ylabel('動作值');
浙公網安備 33010602011771號