td-mpc控制机器人行走举例

TD-MPC（Temporal Difference Model Predictive Control）是一种结合了时序差分学习和模型预测控制的强化学习方法，特别适用于控制复杂系统如人形机器人行走任务。TD-MPC通过使用模型预测控制（MPC）在已学到的环境模型中进行多步预测和优化，再结合时序差分方法来更新模型和策略。

任务描述

我们有一个人形机器人在二维平面上行走，目标是使其学会稳定行走，尽量减少摔倒和能量消耗。机器人可以通过控制关节（例如膝盖和髋关节）来移动。

TD-MPC 原理

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）：使用模型预测控制（MPC）在学习到的环境模型中进行多步预测，并优化控制策略。

3、时序差分更新（Temporal Difference Update）：结合TD方法对策略进行更新。

4、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：人形机器人行走任务