基于强化学习的机器人控制系统设计 - MATLAB&Simulink机器人与人工智能专题线上技术研讨会

[视频作者] MATLAB中国

[视频时长] 21:26

[视频类型] 野生技术协会

通过强化学习，您可以在没有标注数据的情况下，使用深度神经网络解决复杂控制问题。学习过程通过对目标系统的多次仿真实现。生成的仿真数据用于训练基于深度神经网络的智能体策略，从而取代传统的控制系统。 本演讲以四足机器人行走控制为例，介绍MATLAB和Simulink强化学习工作流，包括怎样设置环境模型，定义策略结构，智能体的训练与验证，通过自动代码生成部署策略函数，以及如何在桌面环境下，结合Simulink环境模型验证策略的代码功能。