td-mpc控制機器人行走舉例

TD-MPC（Temporal Difference Model Predictive Control）是一種結合了時序差分學習和模型預測控制的強化學習方法，特別適用于控制復雜系統如人形機器人行走任務。TD-MPC通過使用模型預測控制（MPC）在已學到的環境模型中進行多步預測和優化，再結合時序差分方法來更新模型和策略。

任務描述

我們有一個人形機器人在二維平面上行走，目標是使其學會穩定行走，盡量減少摔倒和能量消耗。機器人可以通過控制關節（例如膝蓋和髖關節）來移動。

TD-MPC 原理

1、環境建模（Model Learning）：學習環境的動態模型，包括狀態轉移函數和獎勵函數。

2、策略優化（Policy Optimization）：使用模型預測控制（MPC）在學習到的環境模型中進行多步預測，并優化控制策略。

3、時序差分更新（Temporal Difference Update）：結合TD方法對策略進行更新。

4、策略執行（Policy Execution）：在真實環境中執行優化后的策略，并收集更多的數據以更新模型。

舉例說明：人形機器人行走任務