基于Qlearning强化学习的1DoF机械臂运动控制系统matlab仿真

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。

2.算法涉及理论知识概要

随着工业自动化和机器人技术的快速发展，机械臂在生产制造、物流仓储、医疗服务等领域得到了广泛应用。单自由度（1DoF）机械臂作为最简单的机械臂模型，是研究复杂机械臂控制的基础。传统的机械臂控制方法通常依赖于精确的动力学模型和先验知识，在面对复杂环境和不确定性时，其控制效果往往受到限制。

强化学习作为一种无模型的学习方法，通过智能体与环境进行交互，不断尝试不同的动作并根据环境反馈的奖励来学习最优策略，能够在不确定环境中实现高效的决策和控制。Q-learning 是一种经典的强化学习算法，它通过学习一个动作价值函数（Q 函数）来确定最优策略，具有实现简单、收敛性好等优点。因此，将 Q-learning 算法应用于1DoF机械臂运动控制中，能够有效提高机械臂在复杂环境下的适应性和控制性能。

2.1 1DoF机械臂动力学模型

2.2 Q-learning强化学习算法原理

强化学习是一种机器学习范式，主要涉及智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）和奖励（Reward）等概念。智能体在环境中进行交互，根据当前状态选择一个动作并执行，环境会根据智能体的动作反馈一个新的状态和一个奖励信号。智能体的目标是通过不断地与环境交互，学习到一个最优策略，使得长期累积奖励最大化。

在训练过程中，记录每个回合的累积奖励，得到学习曲线。随着训练回合数的增加，累积奖励逐渐增加，说明智能体在不断学习并改进控制策略。当训练回合数足够多时，累积奖励趋于稳定，表明智能体已经学习到了较优的控制策略。

在训练结束后，使用学习到的最优策略对机械臂进行控制，记录机械臂的关节角度轨迹。实验结果表明，机械臂能够快速、准确地跟踪目标关节角度，并且在到达目标位置后能够保持稳定。

3.MATLAB核心程序

% 定义学习率，用于在更新Q矩阵时权衡新旧值的权重

Lr = 0.99;

% 初始的探索概率

Epsr = 1;

% 每次迭代的探索概率衰减因子

Rdec = 0.9999;

% 初始化当前的探索概率

Pes = Epsr;

%在评估状态和动作的价值时，考虑未来状态价值的重要性

dcnt = 0.3;

% 定义成功执行预期动作的概率

Su_rate = 1;

% 当系统到达期望状态（摆锤直立）时给予的巨大奖励

Rewardr = 1000000;

.........................................................................

% 初始化一个长度为 Miter 的零向量，用于存储每个回合的平均奖励

Rwdm = zeros(1,Miter);

Action_set0= zeros(1,Mact);

Action_set = zeros(1,Miter);

% 计算当前回合的平均奖励

Rwd_avg = Rwd_sum/Rwd_cnt;

% 将当前回合的平均奖励存储到 Rwdm 向量中

Rwdm(ij) = Rwd_avg;

Action_set(ij) = mean(Action_set0);

end

% 创建一个新的图形窗口

figure

plot(1:Miter, Rwdm,'-r>',...

'LineWidth',1,...

'MarkerSize',6,...

'MarkerEdgeColor','k',...

'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

hold on

xlabel('Epoch');

ylabel('奖励值');