DreamerV3模型

DreamerV3 是一种先进的强化学习算法，它结合了模型预测控制（MPC）和深度学习，能够在复杂环境中实现高效的学习和控制。DreamerV3 通过构建环境的动态模型并使用该模型进行多步预测和优化，来学习复杂任务如人形机器人行走。

DreamerV3 原理简介

DreamerV3 主要包括以下几个步骤：

• 1、环境建模（Model Learning）：学习环境的动态模型，包括状态转移函数和奖励函数。
• 2、策略优化（Policy Optimization）：在学习到的环境模型中进行多步预测，并优化控制策略。
• 3、 策略执行（Policy Execution）：在真实环境中执行优化后的策略，并收集更多的数据以更新模型。

举例说明：控制人形机器人行走

任务描述

我们有一个人形机器人，目标是学会在二维平面上稳定行走，尽量减少摔倒和能量消耗。机器人可以通过控制其关节（如膝盖和髋关节）来移动。

环境建模

首先，我们需要定义机器人的动力学模型和奖励函数。

import numpy as np
import torch