Curriculum-Reinforcement-Learning:解决障碍目标导向机器人任务的新型强化学习方法-源码

CuRL-针对目标机器人控制的课程强化学习 我的MEng在计算（人工智能）最终项目中的代码档案，报告- 。 该项目的主要成果是CuRL-一种用于培训政策以完成面向目标的机器人任务的方法，而最新的深度强化学习则很难解决这些问题。 通过使用简单任务的课程表，我们逐步指导一项政策，使其能够完成所需的完整任务。 上图有助于说明该方法。 我们的目标是训练机器人在避开墙壁的情况下到达目标球体。 从头开始使用强化学习的最新方法将很难学会克服困难。 在项目报告中对此进行了更详细的说明。 通过课程强化学习，我们最初会移除墙壁，并且机器人可以学习沿红色轨迹移动。 通过顺序添加墙的“部分”（用彩色同心圆表示），我们可以指导策略，以便机器人学习遵循所需的绿色轨迹。 本文介绍的最终方法及其早期版本需要对RL算法的基线实现进行重大更改，尤其是为了支持残余策略培训。 我希望这里提供的代码可以帮助其他从事类似项目