用pycharm和pytorch写一个基于DDPG算法的无人机降落代码

时间: 2024-03-12 19:49:32 浏览: 298
这是一个比较复杂的项目,需要一些前置知识。以下是一个简单的代码示例,仅供参考,不保证完全正确和可运行,需要根据实际情况进行修改和调整。 首先,我们需要安装PyTorch和OpenAI Gym: ``` pip install torch gym ``` 然后,我们定义一个无人机降落环境: ```python import gym import numpy as np class LandingEnv(gym.Env): def __init__(self): self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(3,)) self.action_space = gym.spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(1,)) self.goal = np.array([0.5, 0.5, 0.0]) self.state = np.array([0.0, 0.0, 1.0]) self.time_step = 0 self.max_time_step = 100 def reset(self): self.state = np.array([0.0, 0.0, 1.0]) self.time_step = 0 return self.state def step(self, action): self.time_step += 1 action = np.clip(action, self.action_space.low, self.action_space.high) noise = np.random.normal(0, 0.1) next_state = np.clip(self.state + np.array([0.0, 0.0, action[0] + noise]), self.observation_space.low, self.observation_space.high) reward = -np.sum(np.abs(next_state - self.goal)) done = (self.time_step >= self.max_time_step) self.state = next_state return next_state, reward, done, {} def render(self, mode="human"): pass ``` 在这个环境中,我们需要让无人机在规定时间内降落到指定高度。环境的观测空间是一个三维向量,表示无人机的高度、速度和加速度。动作空间是一个一维向量,表示无人机的油门输入。奖励函数是负的状态与目标之间的欧氏距离。 接下来,我们定义一个DDPG智能体: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torch.distributions import Normal class Actor(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): super(Actor, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 256) self.fc2 = nn.Linear(256, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, action_dim) self.max_action = max_action def forward(self, state): x = F.relu(self.fc1(state)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.max_action * torch.tanh(self.fc3(x)) return x class Critic(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(Critic, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim + action_dim, 256) self.fc2 = nn.Linear(256, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, 1) def forward(self, state, action): x = torch.cat([state, action], 1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x class DDPG(object): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): self.actor = Actor(state_dim, action_dim, max_action).cuda() self.actor_target = Actor(state_dim, action_dim, max_action).cuda() self.actor_target.load_state_dict(self.actor.state_dict()) self.actor_optimizer = optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=1e-3) self.critic = Critic(state_dim, action_dim).cuda() self.critic_target = Critic(state_dim, action_dim).cuda() self.critic_target.load_state_dict(self.critic.state_dict()) self.critic_optimizer = optim.Adam(self.critic.parameters(), lr=1e-3) self.max_action = max_action def select_action(self, state): state = torch.FloatTensor(state.reshape(1, -1)).cuda() action = self.actor(state).cpu().data.numpy().flatten() return action def train(self, replay_buffer, batch_size=256, discount=0.99, tau=0.001): state, action, next_state, reward, done = replay_buffer.sample(batch_size) state = torch.FloatTensor(state).cuda() action = torch.FloatTensor(action).cuda() next_state = torch.FloatTensor(next_state).cuda() reward = torch.FloatTensor(reward).cuda() done = torch.FloatTensor(done).cuda() target_Q = self.critic_target(next_state, self.actor_target(next_state)) target_Q = reward + ((1 - done) * discount * target_Q).detach() current_Q = self.critic(state, action) critic_loss = F.mse_loss(current_Q, target_Q) self.critic_optimizer.zero_grad() critic_loss.backward() self.critic_optimizer.step() actor_loss = -self.critic(state, self.actor(state)).mean() self.actor_optimizer.zero_grad() actor_loss.backward() self.actor_optimizer.step() for param, target_param in zip(self.critic.parameters(), self.critic_target.parameters()): target_param.data.copy_(tau * param.data + (1 - tau) * target_param.data) for param, target_param in zip(self.actor.parameters(), self.actor_target.parameters()): target_param.data.copy_(tau * param.data + (1 - tau) * target_param.data) ``` 在这个DDPG智能体中,我们使用了一个Actor网络和一个Critic网络。Actor网络将状态映射到动作,Critic网络将状态和动作映射到Q值。在训练时,我们使用了一个经验回放缓冲区,每次从中随机采样一批样本进行训练。我们还使用了一些技巧,如目标网络和软更新,以提高训练效果。 最后,我们可以将环境和智能体组合起来进行训练: ```python env = LandingEnv() agent = DDPG(state_dim=3, action_dim=1, max_action=1.0) replay_buffer = ReplayBuffer() state = env.reset() while True: action = agent.select_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, next_state, reward, done) agent.train(replay_buffer) state = next_state if done: state = env.reset() ``` 在训练结束后,我们可以使用训练好的智能体进行测试: ```python state = env.reset() while True: action = agent.select_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state if done: state = env.reset() ``` 这就是一个简单的基于DDPG算法的无人机降落代码。需要注意的是,这只是一个示例代码,实际的项目中还需要进行很多修改和调整。
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