机械臂的强化学习驯服指南：从二维画圈到三维群舞

这时候就需要祭出分层强化学习大法，让某些智能体专门负责避障，其他的专注走位。在机器人实验室里，我经常看到机械臂像喝醉的水蛇一样乱扭——这就是传统控制方法的真实写照。别担心，用强化学习调教机械臂其实比驯服哈士奇简单，MATLAB就是我们最好的狗绳。主要内容：采用MATLAB模拟机械臂并使用强化学习控制机械臂到达目标点。主要内容：采用MATLAB模拟机械臂并使用强化学习控制机械臂到达目标点。关键词：n

CqgXiPSNYno

495人浏览 · 2026-02-05 15:59:13

CqgXiPSNYno · 2026-02-05 15:59:13 发布

MATLAB代码：n阶机械臂单、多智能体控制关键词：n阶机械臂单多智能体单智能体参考文档： 1.《Proximal Policy Optimization Algorithms》 2.《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》 3.《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》仿真平台：MATLAB、SIMULINK 主要内容：采用MATLAB模拟机械臂并使用强化学习控制机械臂到达目标点。现成代码是二维的，需要三维需定制。

在机器人实验室里，我经常看到机械臂像喝醉的水蛇一样乱扭——这就是传统控制方法的真实写照。别担心，用强化学习调教机械臂其实比驯服哈士奇简单，MATLAB就是我们最好的狗绳。

1. 先给机械臂造个虚拟肉身

用Robotics Toolbox捏个机械臂模型，比乐高积木还简单：

robot = rigidBodyTree;
% 假装是6轴机械臂
for i = 1:6
    joint = rigidBodyJoint(['jnt' num2str(i)], 'revolute');
    link = rigidBody(['link' num2str(i)]);
    setFixedTransform(joint, trvec2tform([0,0,0.3*(i-1)]));
    link.Joint = joint;
    addBody(robot, link, ['link' num2str(i-1)]);
end
show(robot); % 现在你能看到机械臂在摆pose了

这个会扭腰的金属架子，就是我们强化学习的主战场。不过要注意关节限位——别让AI把机械臂拧成麻花。

2. 强化学习健身房开张

搭建训练环境才是重头戏，这个类要处理所有物理逻辑：

classdef RobotEnv < rl.env.MATLABEnvironment
    properties
        TargetPosition = [0.5, 0.5, 0.5]; % 目标点坐标
        MaxTorque = 10; % 关节最大扭矩
    end
    
    methods
        function obs = getObservation(this)
            % 获取关节角度、末端坐标等状态信息
            jointAngles = getJointPositions(robot);
            endPos = getEndPosition(robot);
            obs = [jointAngles, endPos];
        end
        
        function [reward, done] = step(this, action)
            % 执行动作并计算奖励
            applyTorque(robot, action); % 施加关节力矩
            endPos = getEndPosition(robot);
            distance = norm(endPos - this.TargetPosition);
            reward = 10/(1 + distance) - 0.1*norm(action);
            done = distance < 0.05 || any(abs(action) > this.MaxTorque);
        end
    end
end

奖励函数设计是门玄学——距离奖励占大头，动作惩罚防抽搐。建议多备点咖啡，你会需要反复调整这些参数。

3. 训练智能体的秘密配方

PPO算法配置才是真正的技术活：

actorNet = [
    featureInputLayer(12) % 6关节角度+6末端坐标
    fullyConnectedLayer(64)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(6) % 输出6个关节力矩
];
criticNet = [
    featureInputLayer(12)
    fullyConnectedLayer(128)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
];

agentOpts = rlPPOAgentOptions(...
    'ExperienceHorizon', 512,...
    'ClipFactor', 0.2,... 
    'EntropyLossWeight', 0.01);

agent = rlPPOAgent(actorNet, criticNet, agentOpts);

网络结构不要搞太复杂，三明治结构够用了。注意学习率要设成动态调整的，建议用Adam优化器保平安。

4. 当机械臂开始群魔乱舞

多智能体版本其实就是在玩排列组合：

multiEnv = MultiRobotEnv([env1, env2, env3]); % 三个机械臂环境
agents = [agent1, agent2, agent3]; 

% 重点在于设计协同奖励
function teamReward = calculateTeamReward(individualRewards)
    % 既要自己表现好，又要不挡队友路
    teamReward = sum(individualRewards) - collisionPenalty;
end

共享观测数据时要小心信息过载，建议每个智能体只关注自己周围3米范围的状态。

5. 升维作战的生存法则

从二维升级三维不是简单的坐标扩展：

% 原二维观测空间
observationInfo = rlNumericSpec([6 1]); 

% 三维版本需要增加z轴坐标
observationInfo3D = rlNumericSpec([12 1]); % 6关节+XYZ位置+XYZ姿态

% 动作空间也要增加俯仰自由度
actionInfo3D = rlNumericSpec([6 1], 'LowerLimit',-10,'UpperLimit',10);

动力学模型要重新校核，建议先用Simulink做碰撞检测。重力补偿别忘了z轴分量，否则机械臂会像断了线的木偶。

当第一个机械臂颤颤巍巍碰到目标点时，你会感受到老父亲般的欣慰。不过别高兴太早——真正的挑战是如何让三个机械臂在三维空间里跳集体舞还不打结。这时候就需要祭出分层强化学习大法，让某些智能体专门负责避障，其他的专注走位。记住，调参就像熬中药，文火慢炖才能出效果。