EV3 机器人 Q-learning 算法实现：探索未知环境的自主学习

该代码为一个基于 Q-learning 算法的机器人控制程序，主要用于在机器人探索未知环境时自主学习最优策略。下面对代码进行详细分析。

代码分析

首先，代码中定义了常量 S 和 A 分别表示状态数和动作数。

#define S 6                            
#define A 4

接下来定义了三个函数：

angle 用于让机器人旋转到指定角度。
mobilencoder 用于让机器人前进或后退指定距离。
getState 用于获取当前机器人所处的状态。

其中，getState 函数通过读取四个 EV3 触摸传感器的值来确定机器人的状态，返回值范围为 0~5，分别表示机器人未接触到任何障碍物、左侧有障碍物、右侧有障碍物、后方有障碍物、左右两侧均有障碍物和机器人被困在狭小空间内。

void angle(int direction, int degrees, int fastMotor, int sloweMotor, tMotor rightMotor, tMotor leftMotor, tSensors gyro) {
	// ...
}

void mobilencoder(int millimeters, int speed, tMotor rightMotor, tMotor leftMotor) {
	// ...
}

int getState() {
	// ...
}

接着，定义了 getReward 函数用于计算每个状态下采取每个动作的奖励值，根据机器人所处的状态和采取的动作不同，奖励值也不同。

int getReward(int state, int action) {
	// ...
}

然后，定义了 execute 函数用于执行下一个动作，根据传入的参数 (action, state) 决定机器人执行何种动作，其中 action 表示采取的动作，state 表示当前机器人所处的状态。根据动作的不同，执行函数内部会调用 angle 和 mobilencoder 函数。

void execute(int action, int state) {
	// ...
}

接下来，主函数中定义了一个二维数组 qvalues 用于存储每个状态下采取每个动作的 Q 值。在主函数的 while 循环中，通过 getState 函数获取当前机器人所处的状态，然后在 qvalues 中找到该状态下 Q 值最大的动作，作为机器人下一步采取的动作。如果当前状态下所有动作的 Q 值均为 0，程序会随机采取一个动作（即 exploration）。执行下一个动作的时间为 450ms。

int i = 0, j = 0;
int qvalues[S][A] = {{0}};
...
while (true) {
	int state = getState();
	// ...
	execute(action, state);
	wait1Msec(450);
	// ...
}

执行完动作后，获取下一个状态和执行该动作所得的奖励值，并在 qvalues 数组中更新该状态下采取该动作的 Q 值。在更新 Q 值时，程序会基于之前的经验，通过 alpha 和 discount 参数调整 Q 值。

int nextState = getState();
int r = getReward(nextState, action);
wait1Msec(50);
// ...
qvalues[state][action] = (int)(qvalues[state][action]) + alpha * (r + (discount * max) - qvalues[state][action]);
// ...

更新 Q 值后，程序将更新后的 qvalues[state][action] 作为数据记录到 datalog 中，以便后续分析。

代码思路

该代码使用 Q-learning 算法实现机器人自主学习的功能。Q-learning 算法是一种基于值迭代的强化学习算法，其核心思想是通过不断尝试和学习，构建一个状态-动作值函数 (Q 函数)，用于评估每个状态下采取每个动作的价值。

训练过程

初始化 Q 函数： 将所有状态-动作对的 Q 值初始化为随机值。
循环执行以下步骤： a. 获取当前状态： 使用 getState 函数获取当前机器人的状态。 b. 选择动作： 根据当前状态的 Q 值，选择一个动作。可以选择 Q 值最大的动作，也可以随机选择一个动作，以增加探索性。 c. 执行动作： 执行选择的动作，并使用 execute 函数控制机器人执行相应操作。 d. 获取下一个状态和奖励： 执行完动作后，获取下一个状态和执行该动作所得的奖励值。 e. 更新 Q 函数： 根据当前状态、下一个状态、奖励值以及 discount 参数，更新当前状态下采取该动作的 Q 值。
重复步骤 2，直到 Q 函数收敛。

代码示例

代码示例展示了机器人如何通过 Q-learning 学习如何避免撞到障碍物。代码中定义了五种状态和四个动作，分别对应机器人与障碍物碰撞的不同情况以及机器人执行的前进、后退、向左转、向右转操作。通过不断尝试和学习，机器人会逐渐学会在不同的状态下选择合适的动作，从而避免撞到障碍物。

总结

该代码是一个基于 Q-learning 算法的 EV3 机器人控制程序，通过传感器信息获取环境状态，自主学习最优策略，实现探索未知环境的功能。代码中使用了 angle、mobilencoder 和 getState 函数分别控制机器人的旋转、前进后退和状态获取，通过 getReward 函数计算每个状态下采取每个动作的奖励值，最终使用 execute 函数执行选择的动作。代码示例展示了机器人如何通过 Q-learning 学习如何避免撞到障碍物。