ppo 小车跟踪目标
时间: 2023-10-20 14:06:06 浏览: 39
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种用于强化学习的算法,它可以用来训练小车跟踪目标。在PPO算法中,小车的状态被描述为四个连续参数:推车位置、车速、杆子角度以及杆子末端速度。
在PPO算法中,通过计算观测状态和目标之间的误差来更新策略。其中,误差函数被定义为policy_loss = -tf.reduce_mean(tf.minimum(surr1, surr2)),其中surr1和surr2分别是PPO2误差的计算公式。
游戏结束的条件是,当杆子与垂直方向的夹角超过15度,或者推车从中心移出2.4个单位以上时。为了控制系统使杆子保持直立,可以向推车施加1或-1的力。每个时间步长保持杆子直立都会提供1的奖励。
因此,通过使用PPO算法,小车可以通过调整力的施加来跟踪目标,并且在保持杆子直立的过程中获得奖励。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PPO实战](https://blog.csdn.net/qq_34619572/article/details/106267458)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]