Rible.jl

Appearance

RibleLux ​

RibleLux 提供了Rible与Lux.jl深度学习框架的集成，用于基于神经网络的机器人控制和系统辨识。

概述 ​

RibleLux将现代深度学习技术与物理仿真相结合，支持神经网络控制器、学习动力学模型和强化学习等应用。

主要特性 ​

  • Lux.jl集成：使用Lux神经网络框架

  • 可微仿真：支持通过仿真反向传播

  • 物理信息网络：结合物理约束的神经网络

  • 强化学习：策略梯度和值函数方法

核心功能 ​

神经网络控制器 ​

使用神经网络作为控制策略：

julia
using Lux
using RibleLux

# 定义神经网络控制器
controller = Chain(
    Dense(state_dim, 64, tanh),
    Dense(64, 64, tanh),
    Dense(64, control_dim)
)

学习动力学模型 ​

用神经网络学习系统动力学：

  • 前向模型

  • 逆动力学模型

  • 残差模型

可微分仿真 ​

自动微分 ​

通过Zygote.jl实现：

  • 梯度计算

  • 雅可比矩阵

  • 海森矩阵

应用 ​

  • 基于梯度的优化

  • 系统辨识

  • 灵敏度分析

物理信息神经网络（PINN） ​

结合物理约束 ​

  • 能量守恒

  • 动量守恒

  • 几何约束

优势 ​

  • 数据效率高

  • 泛化能力强

  • 物理一致性

强化学习 ​

支持的算法 ​

  • 策略梯度：REINFORCE, PPO

  • Actor-Critic：A2C, SAC

  • 值函数：DQN, DDPG

训练流程 ​

  1. 环境交互

  2. 经验收集

  3. 策略更新

  4. 性能评估

应用场景 ​

机器人学习 ​

  • 运动技能学习

  • 操作任务学习

  • 步态学习

模型学习 ​

  • 系统辨识

  • 参数估计

  • 模型校准

最优控制 ​

  • 神经网络策略

  • 值函数近似

  • 模型预测控制

使用示例 ​

julia
using Rible
using RibleLux
using Lux

# 定义神经网络策略
policy = Chain(
    Dense(obs_dim, 128, relu),
    Dense(128, 128, relu),
    Dense(128, act_dim, tanh)
)

# 训练循环
for episode in 1:n_episodes
    # 收集轨迹
    trajectory = rollout(robot, policy)
    
    # 计算梯度
    grads = gradient(loss, policy, trajectory)
    
    # 更新参数
    update!(policy, grads)
end

相关包 ​

  • Lux.jl：神经网络框架

  • Zygote.jl：自动微分

  • RibleTrajOpt - 轨迹优化