【源码】基于PPO算法的机械臂轨迹规划仿真系统

项目简介

本项目基于PPO（Proximal Policy Optimization）算法，实现机械臂在抓取任务中的轨迹规划仿真。通过模拟机械臂避障和到达目标物体的过程，来训练和优化机械臂的抓取策略，提升其在复杂环境中的性能。

项目的主要特性和功能

1. 多样化环境设计：提供多种环境设计，包括带夹爪模型的CR5机械臂避障场景，以及以机械臂关节角度为状态的仿真场景。
2. 强化学习算法应用：运用PPO算法，结合PyBullet物理引擎与Gym框架，模拟机械臂抓取任务环境。
3. 便捷的训练与评估：包含训练和评估程序，可直接在提供的环境中进行策略优化和模型评估。
4. 障碍物模型支持：handmodel.py文件定义了手臂障碍物模型，模拟机械臂避障时的动态行为。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python及所需库，如PyTorch、PyBullet、gym等。
2. 运行程序：项目源码文件下载完成后，根据路径直接运行训练或评估程序，例如train_gripper_avoid_mlp.py、train_joint_angle_control.py、evaluate_gripper_avoid_mlp.py、evaluate_joint_angle_control.py等。
3. 参数调整：可依据任务需求，调整命令行参数配置训练环境、网络结构和超参数等。
4. 记录与保存：训练过程中，项目会记录统计信息并保存模型，便于后续分析或继续训练。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】