PPO控制人形机器人行走
Proximal Policy Optimization (PPO) 是一种策略优化算法，在强化学习中广泛使用。它通过改进策略梯度方法，使得训练过程更加稳定和高效。
PPO算法原理介绍
PPO算法主要有两种变体：PPO-Clip 和 PPO-Penalty。这里主要介绍PPO-Clip，因为它更常用。
主要思想
PPO通过限制策略更新的幅度来保持训练的稳定性。它引入了一个裁剪操作，限制新旧策略之间的变化。这种方法结合了信赖域策略优化 (TRPO) 的优点，但实现更加简单。
目标函数
PPO-Clip的目标函数如下：
案例：使用PPO算法控制人形机器人行走
方法
1、环境搭建：
使用MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）作为物理引擎，搭建人形机器人在平地上的行走环境。MuJoCo能够精确地模拟物理环境，包括重力、摩擦力和关节力矩等。
2、状态与动作空间：
- 状态空间： 包括机器人的关节角度、角速度、身体姿态等传感器数据。
- 动作空间： 包括各个关节的力矩或角速度控制信号。
