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强化学习（RL）是一个令人兴奋的研究领域，它使机器能够通过与环境的交互来学习。在这篇博客中，我们将深入到RL的世界，并探索如何使用Python训练一个简单的机器人。在本文结束时，您将对 RL 概念有基本的了解，并能够实现自己的 RL 代理。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-662277.html
设置环境：首先，让我们为机器人设置一个简单的环境。我们将创建一个2D网格世界，机器人需要从起始位置导航到目标位置，同时避开障碍物。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-662277.html
# Define the environment
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1.1 集群机器人技术仿生背景 灵感来自群居昆虫，比如蚂蚁，它们利用信息素进行长距离觅食。由于群居昆虫能够集体完成单个个体无法完成的具有挑战性的任务，因此群体机器人系统有望在动态复杂环境下完成单个机器人难以完成的具有挑战性的任务。 示例1：蚁群协同工作
寒假在学习大模型，但也没弄出多少眉目，电脑性能还有点小问题，大模型总跑不起来，只会简单调用一下现有的大模型的接口，例如：文心一言，下面展示一下代码： 至于如何获取这其中的两个key，网上有太多文章了，大家可以去找找看，比如这篇文章：百度文心一言AP
强化学习是机器学习中重要的学习方法之一，与监督学习和非监督学习不同，强化学习并不依赖于数据，并不是数据驱动的学习方法，其旨在与发挥智能体(Agent)的主观能动性，在当前的状态(state)下，通过与环境的交互，通过对应的策略，采用对应的行动(action)，获得一定的奖
鉴于研究生课题需要，开始在mujoco中配置仿真环境。而官方文档中各种对象参数纷繁复杂，且涉及mujoco底层计算，不便于初学者进行开发设计。因此本文将MJCF模型的常用对象参数进行总结。 本文档仅供学习参考，如有问题欢迎大家学习交流。 本章是MuJoCo中使用的MJCF建模语言
“ 对于机器人的运动控制，强化学习是广受关注的方法。本期技术干货，我们邀请到了小米工程师——刘天林，为大家介绍机器人（以足式机器人为主）强化学习中的sim-to-real问题及一些主流方法。 ” 一、前言 设计并制造可以灵活运动的足式机器人，一直是工程师追逐的梦
Q-learning算法是强化学习算法中的一种，该算法主要包含：Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息，来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果，因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程
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本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且 采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现 ，帮助读者理解并快速上手开发。同时，辅以各种机器学习、数据处理技术，扩充人工智能的底层知识。 🚀详情：
Q-learning算法是强化学习算法中的一种，该算法主要包含：Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息，来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果，因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程
