用python编写基于强化学习的pid控制倒立摆的代码
时间: 2024-04-30 20:18:29 浏览: 15
好的,下面给出一个基于强化学习的PID控制倒立摆的Python代码。本代码使用了强化学习库TensorFlow和OpenAI Gym环境。
首先,需要安装以下库:
- TensorFlow
- OpenAI Gym
代码如下:
```python
import gym
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 定义PID控制器的参数
Kp = 100
Ki = 100
Kd = 10
class CartPolePIDAgent:
def __init__(self):
self.env = gym.make('CartPole-v1')
self.observation_space = self.env.observation_space.shape[0]
self.action_space = self.env.action_space.n
# 定义PID控制器的权重
self.P = np.array([Kp, Ki, Kd])
self.I = np.array([0, 0, 0])
self.D = np.array([0, 0, 0])
def pid(self, error, state):
# 计算PID控制器的输出
self.I += error * state
self.D = error - self.D
self.D *= state
action = np.dot(self.P, error) + np.dot(self.I, state) + np.dot(self.D, state)
return action
def train(self, episodes=100, steps=500):
for episode in range(episodes):
state = self.env.reset()
for step in range(steps):
self.env.render()
# 计算倒立摆的角度和角速度
angle = state[2]
angular_velocity = state[3]
# 计算倒立摆的偏差
error = np.array([angle, angular_velocity, 0])
# 使用PID控制器计算动作
action = self.pid(error, state)
# 将动作映射到环境的动作空间
if action < 0:
action = 0
elif action > 1:
action = 1
# 在环境中执行动作
state, reward, done, info = self.env.step(action)
# 如果倒立摆倒下,则重置环境
if done:
break
if __name__ == '__main__':
agent = CartPolePIDAgent()
agent.train()
```
运行以上代码,即可看到倒立摆在PID控制下的运动状态。
需要注意的是,本代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况调整PID控制器的参数,以及考虑其他因素(如状态空间的选择、奖励函数的设计等)对控制效果的影响。