Deep Reinforcement Learning for Walking Robots
From the series: Modeling, Simulation and Control
Sebastian Castro demonstrates an example of controlling humanoid robot locomotion using deep reinforcement learning, specifically the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm. The robot is simulated using Simscape Multibody™, while training the control policy is done using Reinforcement Learning Toolbox™.
In this video, Sebastian outlines the setup, training, and evaluation of reinforcement learning with Simulink® models. First, he introduces how to choose states, actions, and a reward function for the reinforcement learning problem. Then he describes the neural network structure and training algorithm parameters. Finally, he shows some training results and discusses the benefits and drawbacks of reinforcement learning.
You can find the example models used in this video in the MATLAB Central File Exchange.
For more information, you can access the following resources:
Published: 1 Mar 2019
Featured Product
Reinforcement Learning Toolbox
Up Next:
Related Videos:
웹사이트 선택
번역된 콘텐츠를 보고 지역별 이벤트와 혜택을 살펴보려면 웹사이트를 선택하십시오. 현재 계신 지역에 따라 다음 웹사이트를 권장합니다:
또한 다음 목록에서 웹사이트를 선택하실 수도 있습니다.
사이트 성능 최적화 방법
최고의 사이트 성능을 위해 중국 사이트(중국어 또는 영어)를 선택하십시오. 현재 계신 지역에서는 다른 국가의 MathWorks 사이트 방문이 최적화되지 않았습니다.
미주
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
유럽
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
아시아 태평양
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)