深度Q学习将深度学习和强化学习相结合，是第一个深度强化学习算法。深度Q学习的核心就是用一个人工神经网来代替动作价值函数。由于神经网络具有强大的表达能力，能够自动寻找特征，所以采用神经网络有潜力比传统人工特征强大得多。。最近基于深度Q网络的深度强化学习算法有了重大的进展，在目前学术界有非常大的影响力。当同时出现异策、自益和函数近似时，无法保证收敛性，会出现训练不稳定或训练困难等问题...

在上个Note中，我们重温了强化学习的基础概念，即时序差分学习和它的扩展与资格迹。由于时序差分算法的简单性和突出的性能，用线性函数近似法（LFA）对TD机制的扩展肯定对解决维度诅咒有很大优点。

4. Policy Iteration Algorithms在Note 3中，我们开发了解决无限范围MDP问题的VI算法。尽管该算法很简单，而且具有良好的理论收敛特性，但很明显，当状态空间很大时，该算法的效率会很低。VI算法实际上也变得不可行，因为它需要无限次地迭代以达到策略空间中的必要和充分的最优条件。此外，由于每个可接受的策略都有一个唯一的总成本函数，而唯一策略的总数是有限的，很明显，由VI算

1.四轴飞行器运动学和动力学模型在讨论四轴飞行器时，明确定义两个参考坐标系会很有帮助：一个固定的世界坐标系W{W}W和一个牢固地附着到四轴飞行器的质心（CoM）的运动坐标系B{B}B。假设运动坐标系B{B}B{B}B的x轴指向电动机编号1，y轴指向电动机编号2，并且当四轴飞行器电机静止在水平表面上时，z轴指向“上”。FiF_iFi​ = 电动机iii的推力(N) 、 MiM_iMi​ = ...

正向运动学和反向运动学1.2D中的旋转矩阵在正向运动学之前，我们需要知道如何在不同的坐标系中表示向量。这时候就需要用到旋转矩阵的定义了。旋转矩阵有两个概念上但数学上等价的解释。它们可以被看作是用其他坐标系表示一个坐标系中的向量的一种方法。这种解释被称为坐标系之间的“映射”。或者，旋转矩阵可以看作是一个“算子”，它实际上在一个坐标系中移动一个向量。注意这种概念上的区别是很重要的，因为特定的应...

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在之前介绍的方法中，几乎所有方法都是动作价值方法（action-value Method），通过学习动作价值并基于动作价值来学做动作。如果没有行动价值评估，他们的策略甚至不会存在。但在这个部分我们将考虑学习**参数化策略**的方法，这些方法可以在不考虑价值函数的情况下选择动作。价值函数仍然可以用于学习策略参数，但对于动作选择是不必要的。我们使用$\theta \in\mathbb{R}^{d'}$

深度Q学习将深度学习和强化学习相结合，是第一个深度强化学习算法。深度Q学习的核心就是用一个人工神经网来代替动作价值函数。由于神经网络具有强大的表达能力，能够自动寻找特征，所以采用神经网络有潜力比传统人工特征强大得多。。最近基于深度Q网络的深度强化学习算法有了重大的进展，在目前学术界有非常大的影响力。当同时出现异策、自益和函数近似时，无法保证收敛性，会出现训练不稳定或训练困难等问题...

机械臂仿真控制实例目录环境设置项目工具介绍Gazebo（1）Gazebo组件（2）Gazebo界面统一机器人描述格式（URDF）RVizMoveit!1.环境设置对于此项目，使用的是 robo-nd 虚拟机映像，或者在本地安装了 Ubuntu + ROS 。关于安装虚拟机映像问题，可以参考之前的文章。对于此设置的其余部分，活动的ROS工作区的名称设置为catkin_w...

机械臂仿真控制实例目录环境设置项目工具介绍Gazebo（1）Gazebo组件（2）Gazebo界面统一机器人描述格式（URDF）RVizMoveit!1.环境设置对于此项目，使用的是 robo-nd 虚拟机映像，或者在本地安装了 Ubuntu + ROS 。关于安装虚拟机映像问题，可以参考之前的文章。对于此设置的其余部分，活动的ROS工作区的名称设置为catkin_w...