基于改進(jìn)DDPG算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究

基于改進(jìn)DDPG算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究摘要：機(jī)器人在日常生活中扮演著越來越重要的角色，機(jī)器人路徑規(guī)劃研究是機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域的熱門研究方向之一。本文基于改進(jìn)的深度確定性策略梯度算法（DDPG）提出了一種新的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法。該方法結(jié)合了DDPG算法中的Actor-Critic結(jié)構(gòu)和Q-learning思想，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建機(jī)器人路徑規(guī)劃的環(huán)境及策略模型，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人智能路徑規(guī)劃。本文在OpenGym和自主研發(fā)的仿真平臺上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文提出的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法。

關(guān)鍵詞：機(jī)器人路徑規(guī)劃；深度確定性策略梯度算法；Actor-Critic結(jié)構(gòu)；Q-learning思想；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；仿真實(shí)驗(yàn)

一、引言

機(jī)器人技術(shù)是近年來發(fā)展最為迅猛的領(lǐng)域之一，機(jī)器人在工業(yè)、醫(yī)療、軍事、教育等多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。機(jī)器人路徑規(guī)劃是機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)鍵研究方向之一，其目的是為機(jī)器人提供一條最佳路徑，使機(jī)器人能夠在空間中準(zhǔn)確地執(zhí)行任務(wù)。傳統(tǒng)的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法存在著缺陷，例如路徑長度過長、路徑不夠平滑等問題，嚴(yán)重影響了機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)的效率。因此，研究更先進(jìn)的機(jī)器人路徑規(guī)劃算法對于提高機(jī)器人的運(yùn)動效率和任務(wù)執(zhí)行能力至關(guān)重要。

當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用，其中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法是近年來最熱門的研究領(lǐng)域之一。確定性策略梯度算法（DDPG）是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中應(yīng)用廣泛的算法之一，它可以學(xué)習(xí)到一個(gè)連續(xù)的策略函數(shù)，并且在狀態(tài)空間連續(xù)的情況下達(dá)到了較好的學(xué)習(xí)效果。因此，將DDPG算法應(yīng)用到機(jī)器人路徑規(guī)劃領(lǐng)域具有很好的研究前景和應(yīng)用前景。

本文基于改進(jìn)的DDPG算法，提出了一種新的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法。該方法結(jié)合了DDPG算法中的Actor-Critic結(jié)構(gòu)和Q-learning思想，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建機(jī)器人路徑規(guī)劃的環(huán)境及策略模型，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人智能路徑規(guī)劃。本文在OpenGym和自主研發(fā)的仿真平臺上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文提出的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法。

二、相關(guān)研究

機(jī)器人路徑規(guī)劃是機(jī)器人學(xué)中一個(gè)重要的研究方向，已經(jīng)有很多學(xué)者在此方向做了大量的研究。傳統(tǒng)的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法主要有基于圖搜索、基于采樣、基于優(yōu)化等多種算法，這些算法各有優(yōu)劣，但是都存在著缺陷，例如路徑長度過長、路徑不夠平滑等問題。

近年來，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中得到了廣泛的應(yīng)用。Duan等人提出了深度確定性策略梯度算法（DDPG），可以在連續(xù)狀態(tài)空間下學(xué)習(xí)連續(xù)的策略函數(shù)。Wang等人在DDPG算法的基礎(chǔ)上引入了雙網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提出了深度確定性策略梯度算法（TD3），并且在連續(xù)動作控制問題上獲得了很好的效果。Tan等人提出了一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)，該方法將遺傳算法和局部規(guī)劃相結(jié)合，并且利用改進(jìn)的反向搜索技術(shù)進(jìn)行路徑生成，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人路徑規(guī)劃。Lu等人提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，使用DDPG算法構(gòu)建路徑規(guī)劃模型，在仿真實(shí)驗(yàn)中取得了很好的結(jié)果。

三、方法

3.1深度確定性策略梯度算法（DDPG）

DDPG算法是基于確定性策略梯度算法的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，主要用于解決連續(xù)動作控制問題。DDPG算法包括Actor網(wǎng)絡(luò)和Critic網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)部分，Actor網(wǎng)絡(luò)用于學(xué)習(xí)動作策略，Critic網(wǎng)絡(luò)用于評估策略的價(jià)值函數(shù)。

Actor網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的動作a是連續(xù)的，在DDPG算法中，動作a的產(chǎn)生是通過確定性策略μ得到的。μ是一個(gè)確定性的策略函數(shù)，它將狀態(tài)s作為輸入，將動作a作為輸出，μ(s)=a。對于一個(gè)狀態(tài)s，我們首先輸入它到Actor網(wǎng)絡(luò)，然后得到一個(gè)動作a，該動作被送到環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。Critic網(wǎng)絡(luò)用于判斷Actor網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的動作a是否是一個(gè)好的決策。Critic網(wǎng)絡(luò)的輸入是狀態(tài)s和動作a，目標(biāo)是學(xué)習(xí)到一個(gè)Q值函數(shù)，表示在狀態(tài)s下執(zhí)行動作a的長期回報(bào)值。Critic網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)WθQ可以通過最小化Temporal-Difference誤差進(jìn)行優(yōu)化。

3.2機(jī)器人路徑規(guī)劃模型

本文提出的機(jī)器人路徑規(guī)劃模型基于DDPG算法，模型由Actor網(wǎng)絡(luò)和Critic網(wǎng)絡(luò)組成。模型的輸入是機(jī)器人當(dāng)前的狀態(tài)信息，包括位置、速度、朝向等，輸出是一個(gè)連續(xù)的動作序列，即機(jī)器人移動的路線。Actor網(wǎng)絡(luò)的輸出μ（s）表示機(jī)器人在狀態(tài)s下應(yīng)該采取的行動方案，即機(jī)器人接下來要前往的地點(diǎn)。Critic網(wǎng)絡(luò)的輸出Q（s，a）表示在狀態(tài)s下采取動作a的長期回報(bào)值。

在虛擬環(huán)境中，機(jī)器人需要學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境里找到一條最短的路徑，利用DDPG算法，機(jī)器人可以學(xué)習(xí)到最優(yōu)的路徑規(guī)劃策略。在每個(gè)時(shí)間步，機(jī)器人根據(jù)傳感器信息輸入Actor網(wǎng)絡(luò)，得到?jīng)Q策動作a，并將其作用于環(huán)境中，再根據(jù)Critic網(wǎng)絡(luò)評估它所選擇的動作是否合適，最后根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)更新Actor網(wǎng)絡(luò)和Critic網(wǎng)絡(luò)，使機(jī)器人能夠?qū)W習(xí)到一種最優(yōu)的行動策略。

3.3算法流程

算法流程如下：

1）初始化所有網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（Actor網(wǎng)絡(luò)、Critic網(wǎng)絡(luò)）和模型超參數(shù)；

2）利用DDPG算法構(gòu)建機(jī)器人路徑規(guī)劃模型；

3）訓(xùn)練模型：在每個(gè)時(shí)間步，機(jī)器人根據(jù)傳感器信息輸入Actor網(wǎng)絡(luò)，得到?jīng)Q策動作a，并將其作用于環(huán)境中，再根據(jù)Critic網(wǎng)絡(luò)評估它所選擇的動作是否合適，最后根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)更新Actor網(wǎng)絡(luò)和Critic網(wǎng)絡(luò)；

4）評估模型：將訓(xùn)練好的模型在OpenGym和自主研發(fā)的仿真平臺上進(jìn)行評估，比較本文提出的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法與傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法的性能差異；

5）輸出結(jié)果并展示。

四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文的仿真實(shí)驗(yàn)平臺包括OpenGym和自主研發(fā)的仿真平臺。OpenGym是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)仿真平臺，其中包括一系列強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的仿真環(huán)境。自主研發(fā)的仿真平臺是本文通過Unity3D軟件構(gòu)建的仿真實(shí)驗(yàn)平臺。在仿真實(shí)驗(yàn)中，本文比較了本文提出的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法和傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法的性能差異。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法。具體來說，本文提出的方法可以得到路徑更短、更平滑、更快速的機(jī)器人移動軌跡。同時(shí)，本文提出的方法還具有通用性，可以適應(yīng)多種不同的機(jī)器人任務(wù)，具有很好的應(yīng)用前景。

五、總結(jié)

本文基于改進(jìn)的DDPG算法提出了一種新的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，該方法利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，結(jié)合Actor-Critic結(jié)構(gòu)和Q-learning思想，構(gòu)建了機(jī)器人路徑規(guī)劃的環(huán)境和策略模型，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人智能路徑規(guī)劃。在OpenGym和自主研發(fā)的仿真平臺上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文提出的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法。本文提出的方法具有很好的應(yīng)用前景，可以為未來機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展提供借鑒和參考本文提出的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和Actor-Critic結(jié)構(gòu)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人智能路徑規(guī)劃。具體來說，本文提出的方法通過DDPG算法改進(jìn)，在Actor中采用LSTM網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列學(xué)習(xí)，在Critic中利用了Q-learning思想，同時(shí)采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為函數(shù)逼近器來解決連續(xù)狀態(tài)和動作空間問題。在實(shí)驗(yàn)中，本文利用OpenGym和自主研發(fā)的仿真平臺進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明本文提出的方法在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法。

與傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法相比，本文提出的方法具有以下優(yōu)點(diǎn)：

首先，本文提出的方法可以得到路徑更短，這是因?yàn)楸疚牡姆椒ńY(jié)合了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，在模型訓(xùn)練中可以對路徑進(jìn)行不斷地優(yōu)化，從而得到更加合理的路徑。

其次，本文提出的方法可以得到更平滑的機(jī)器人移動軌跡。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法在建立機(jī)器人的運(yùn)動模型時(shí)，通常將機(jī)器人視為剛體，無法考慮機(jī)器人的動力學(xué)特性。而本文提出的方法通過引入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，可以更好地考慮機(jī)器人運(yùn)動的平穩(wěn)性和連續(xù)性。

最后，本文提出的方法可以得到更快速的機(jī)器人移動。這是因?yàn)楸疚牡姆椒ㄔ跈C(jī)器人路徑規(guī)劃中采用了LSTM網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列學(xué)習(xí)，在策略選擇時(shí)可以充分考慮到機(jī)器人的歷史狀態(tài)，從而更加準(zhǔn)確地預(yù)測機(jī)器人未來狀態(tài)，并能更加快速地做出決策。

總之，本文提出的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法，具有很好的應(yīng)用前景。未來，可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探索機(jī)器人智能路徑規(guī)劃的方法和技術(shù)，為機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展提供更為廣闊的空間和可能性未來的研究方向可以在以下幾個(gè)方面展開：

首先，可以深入探究機(jī)器人路徑規(guī)劃中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)和優(yōu)化問題。針對本文提出的基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，可以進(jìn)一步對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的效率和準(zhǔn)確性，從而在更復(fù)雜的場景下取得更好的性能。

其次，可以探索機(jī)器人路徑規(guī)劃方法在多機(jī)器人協(xié)作和人機(jī)交互等場景下的應(yīng)用。多機(jī)器人協(xié)作是機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的重要方向之一，機(jī)器人路徑規(guī)劃在多機(jī)器人場景中的協(xié)作與競爭問題是待解決的難點(diǎn)之一。人機(jī)交互是機(jī)器人技術(shù)廣泛應(yīng)用于服務(wù)和助力人類生活的重要途徑，機(jī)器人路徑規(guī)劃在服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用也有很大的前景和挑戰(zhàn)。

最后，可以將機(jī)器人路徑規(guī)劃方法與環(huán)境感知、智能控制等技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更加自主和靈活的機(jī)器人移動和操作。隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器人路徑規(guī)劃需要進(jìn)一步與其他技術(shù)相互融合，才能更好地滿足人們對機(jī)器人智能化的需求。

在未來的研究中，需要充分結(jié)合機(jī)器人應(yīng)用的實(shí)際場景，注重理論創(chuàng)新與實(shí)際需求的結(jié)合，發(fā)揮機(jī)器人技術(shù)在服務(wù)人類、促進(jìn)社會進(jìn)步方面的作用針對機(jī)器人路徑規(guī)劃的未來研究，還可以探索以下幾個(gè)方向：

一是在機(jī)器人路徑規(guī)劃中引入深度學(xué)習(xí)中的可解釋性技術(shù)，提高模型的可理解性和可解釋性，為后續(xù)的算法優(yōu)化提供更準(zhǔn)確的參考。

二是在機(jī)器人路徑規(guī)劃中引入不確定性建模，尤其是針對環(huán)境中各種不確定性因素的建模和處理，如噪聲、相互影響等，以改進(jìn)機(jī)器人路徑規(guī)劃在真實(shí)環(huán)境中的應(yīng)用效果。

三是結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，建立更加真實(shí)的仿真環(huán)境，為機(jī)器人路徑規(guī)劃算法的優(yōu)化和驗(yàn)證提供更好的平臺。

四是研究機(jī)器人路徑規(guī)劃算法的可遷移性和可擴(kuò)展性問題，特別是針對不同機(jī)器人平臺和應(yīng)用場景的適應(yīng)性問題，進(jìn)一步推動機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展和普及。

五是結(jié)合人工智能的發(fā)展，探究機(jī)器人路徑規(guī)劃算法在自主決策、規(guī)劃與執(zhí)行