Модель двуногого робота

Среда обучения с подкреплением для этого примера является двуногим роботом. Цель обучения должна сделать обход робота в прямой линии с помощью минимального усилия по управлению.

Загрузите параметры модели в рабочую область MATLAB®.

robotParametersRL

Откройте модель Simulink.

mdl = 'rlWalkingBipedRobot';
open_system(mdl)

Робот моделируется с помощью Simscape Multibody.

Для этой модели:

Среда предоставляет 29 наблюдений агенту. Наблюдения:

Эпизод завершает работу, если любое из следующих условий происходит.

Следующая премиальная функция ${\mathit{r}}_{\mathit{t}}$, то, которое обеспечивается на каждом временном шаге, вдохновлено [1]. Эта премиальная функция поощряет агента продвигаться путем обеспечения положительного вознаграждения за положительную прямую скорость. Это также поощряет агента избегать завершения эпизода путем обеспечения постоянного вознаграждения ($25\frac{\mathrm{Ts}}{\mathrm{Tf}}$) на каждом временном шаге. Другие условия в премиальной функции являются штрафами за существенные изменения в боковых и вертикальных переводах, и для использования избыточного усилия по управлению.

Здесь:

Создайте интерфейс среды

Создайте спецификацию наблюдений.

numObs = 29;
obsInfo = rlNumericSpec([numObs 1]);
obsInfo.Name = 'observations';

Создайте спецификацию действия.

numAct = 6;
actInfo = rlNumericSpec([numAct 1],'LowerLimit',-1,'UpperLimit',1);
actInfo.Name = 'foot_torque';

Создайте интерфейс среды для модели робота обхода.

blk = [mdl,'/RL Agent'];
env = rlSimulinkEnv(mdl,blk,obsInfo,actInfo);
env.ResetFcn = @(in) walkerResetFcn(in,upper_leg_length/100,lower_leg_length/100,h/100);

Выберите и создайте агента для обучения

Этот пример предоставляет возможность обучать робота любое использование или DDPG или агент TD3. Чтобы симулировать робота с агентом по вашему выбору, установите AgentSelection отметьте соответственно.

AgentSelection = 'TD3';
switch AgentSelection
    case 'DDPG'
        agent = createDDPGAgent(numObs,obsInfo,numAct,actInfo,Ts);
    case 'TD3'
        agent = createTD3Agent(numObs,obsInfo,numAct,actInfo,Ts);
    otherwise
        disp('Enter DDPG or TD3 for AgentSelection')
end

createDDPGAgent и createTD3Agent функции помощника выполняют следующие действия.

Агент DDPG

Агент DDPG аппроксимирует долгосрочные премиальные заданные наблюдения и действия с помощью представления функции ценности критика. Агент DDPG решает который действие взять заданные наблюдения при помощи представления актера. Агент и сети критика для этого примера вдохновлены [2].

Для получения дополнительной информации на создании агента DDPG, смотрите createDDPGAgent функция помощника. Для получения информации о конфигурировании опций агента DDPG смотрите rlDDPGAgentOptions.

Для получения дополнительной информации о создании представления функции ценности глубокой нейронной сети смотрите, Создают Представления Функции ценности и политика. Для примера, который создает нейронные сети для агентов DDPG, смотрите, Обучают Агента DDPG Управлять Двойной Системой Интегратора.

Агент TD3

Агент TD3 аппроксимирует долгосрочные премиальные заданные наблюдения и действия с помощью 2 представлений функции ценности критика. Агент TD3 решает который действие взять заданные наблюдения с помощью представления актера. Структура агента и сетей критика, используемых для этого агента, совпадает с теми используемыми для агента DDPG.

Агент DDPG может дать завышенное значение Q. Поскольку это значение Q затем используется, чтобы обновить политику (агент) агента, результирующая политика может быть субоптимальной, и накапливающиеся учебные ошибки могут привести к расходящемуся поведению. Алгоритм TD3 является расширением DDPG с улучшениями, которые делают его более устойчивым путем предотвращения переоценки значений Q [3].

Для получения дополнительной информации на создании агента TD3, смотрите createTD3Agent функция помощника. Для получения информации о конфигурировании опций агента TD3 смотрите rlTD3AgentOptions.

Задайте опции обучения и обучите агента

В данном примере опции обучения для DDPG и агентов TD3 являются тем же самым. Эти опции основаны на следующих требованиях.

Для получения дополнительной информации и дополнительные опции, смотрите rlTrainingOptions.

maxEpisodes = 2000;
maxSteps = floor(Tf/Ts);
trainOpts = rlTrainingOptions(...
    'MaxEpisodes',maxEpisodes,...
    'MaxStepsPerEpisode',maxSteps,...
    'ScoreAveragingWindowLength',250,...
    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress',...
    'StopTrainingCriteria','EpisodeCount',...
    'StopTrainingValue',maxEpisodes,...
    'SaveAgentCriteria','EpisodeCount',...
    'SaveAgentValue',maxEpisodes);

Чтобы обучить агента параллельно, задайте следующие опции обучения. Обучение параллельно требует Parallel Computing Toolbox™. Если вам не установили программное обеспечение Parallel Computing Toolbox, установите UseParallel к false.

trainOpts.UseParallel = true;
trainOpts.ParallelizationOptions.Mode = 'async';
trainOpts.ParallelizationOptions.StepsUntilDataIsSent = 32;
trainOpts.ParallelizationOptions.DataToSendFromWorkers = 'Experiences';

Обучите агента с помощью train функция. Этот процесс в вычислительном отношении интенсивен и занимает несколько часов, чтобы завершиться для каждого агента. Чтобы сэкономить время при выполнении этого примера, загрузите предварительно обученного агента установкой doTraining к false. Чтобы обучить агента самостоятельно, установите doTraining к true. Из-за случайности в параллельном обучении, можно ожидать, что различное обучение следует из графиков ниже. Предварительно обученные агенты были обучены в параллели с помощью четырех рабочих.

doTraining = false;
if doTraining    
    % Train the agent.
    trainingStats = train(agent,env,trainOpts);
else
    % Load a pretrained agent for the selected agent type.
    if strcmp(AgentSelection,'DDPG')
       load('rlWalkingBipedRobotDDPG.mat','agent')
    else
       load('rlWalkingBipedRobotTD3.mat','agent')
    end  
end

Для предыдущих кривых обучения в качестве примера среднее время на учебный шаг для DDPG и агентов TD3 составляет 0,11 и 0,12 секунды, соответственно. Агент TD3 занимает больше учебного времени на шаг, потому что это обновляет две сети критика по сравнению с одним критиком, используемым для DDPG.

Симулируйте обученных агентов

Для повторяемости результатов зафиксируйте начальное значение генератора случайных чисел.

rng(0)

Чтобы подтвердить производительность обученного агента, симулируйте его в среде двуногого робота. Для получения дополнительной информации о симуляции агента смотрите rlSimulationOptions и sim.

simOptions = rlSimulationOptions('MaxSteps',maxSteps);
experience = sim(env,agent,simOptions);

Сравните эффективность агента

Для следующего сравнения агента каждый агент был обучен пять раз с помощью различного случайного seed каждый раз. Из-за случайного шума исследования и случайности в параллельном обучении, кривая обучения для каждого запуска отличается. Поскольку обучение агентов для нескольких запусков занимает несколько дней, чтобы завершиться, это сравнение использование предварительно обученные агенты.

Для DDPG и агентов TD3, постройте среднее и стандартное отклонение вознаграждения эпизода (главный график) и значение эпизода Q0 (нижний график). Значение эпизода Q0 является оценкой критика обесцененного долгосрочного вознаграждения в начале каждого эпизода, учитывая начальное наблюдение за средой. Для хорошо спроектированного критика значение эпизода Q0 приближается к истинному обесцененному долгосрочному вознаграждению.

comparePerformance('DDPGAgent','TD3Agent')

На основе графика сравнения Кривой обучения:

На основе графика сравнения Эпизода Q0:

В этом примере обучение было остановлено в 2 000 эпизодов. В течение большего периода подготовки агент TD3 с его устойчивым увеличением оценок показывает потенциал, чтобы сходиться к истинному обесцененному долгосрочному вознаграждению.

Для другого примера о том, как обучить агента DDPG обходить гуманоидного робота, смоделированного в Simscape™ Multibody™, видят, Обучают Гуманоида Уокера (Simscape Multibody). Для примера о том, как обучить агента DDPG обходить робота четвероногого животного, смотрите, что Передвижение Робота Четвероногого животного Использует Агента DDPG.

Ссылки

[1] Heess, Николас, Тбайт Dhruva, Сринивасан Срирэм, Джей Леммон, Джош Мерель, Грег Уэйн, Ювал Тасса, и др. ‘Появление Поведений Передвижения в Богатых Средах’. ArXiv:1707.02286 [Cs], 10 июля 2017. https://arxiv.org/abs/1707.02286.

[2] Lillicrap, Тимоти П., Джонатан Дж. Хант, Александр Прицель, Николас Хисс, Том Эрез, Ювал Тасса, Дэвид Сильвер и Даан Вирстра. ‘Непрерывное Управление с Глубоким Обучением с подкреплением’. ArXiv:1509.02971 [Cs, Статистика], 5 июля 2019. https://arxiv.org/abs/1509.02971.

[3] Фудзимото, Скотт, Херк ван Хуф и Дэвид Меджер. ‘Исправляя Ошибку Приближения функций в Методах Критика Агента. ArXiv:1802.09477 [Cs, Статистика], 22 октября 2018. https://arxiv.org/abs/1802.09477.