使用REVIVE SDK优化倒立摆杆控制策略

[SongyiGao]

项目背景

在强化学习领域，倒立摆杆平衡任务是一个经典的控制问题。该项目旨在通过使用REVIVE SDK，构建一个虚拟环境并训练出最优的控制策略，使摆杆能够稳定地倒立于固定点之上。此项目不仅有助于理解强化学习在复杂控制任务中的应用，还能展示REVIVE SDK在优化控制策略方面的强大能力。

挑战与解决方案

• 挑战：传统的强化学习方法在训练过程中往往需要大量的时间来探索最优策略，且容易受到初始条件和环境噪声的影响。此外，如何设计一个有效的奖励函数以引导策略学习也是一个关键问题。
• 解决方案：利用REVIVE SDK的历史数据驱动特性，结合已有的摆杆控制策略（原始策略）收集历史数据，并构建决策流图和数组数据。通过定义一个合理的奖励函数，指导REVIVE SDK训练出更优的控制策略，从而有效提高了策略的稳定性和性能。

项目实现

1. 收集历史数据：使用原始策略收集摆杆的运动数据，包括状态信息和控制动作。
2. 定义决策流图和准备数据：根据业务场景构建决策流图，并将数据存储为.npz文件。
3. 定义奖励函数：设计奖励函数以指导策略学习，使摆杆能够稳定地倒立在固定点上。
4. 训练控制策略：使用REVIVE SDK进行虚拟环境模型训练和策略模型训练。
5. 测试策略模型：在Gym-Pendulum环境中测试训练后的策略模型，并与原始策略进行对比。

成果与影响

• 性能提升：REVIVE SDK训练的策略模型在Gym-Pendulum环境中获得了-137.66的平均奖励，远高于原始策略的-861.74奖励值，控制效果提高了约84%。
• 用户体验改善：通过更优的控制策略，摆杆能够在更短的时间内稳定地倒立在平衡点上，显著提升了系统的响应速度和稳定性。

代码与资源链接

• 项目代码仓库
• REVIVE SDK官方文档

结果展示