机械臂深度强化学习在MATLAB中的训练不收敛问题：系统化诊断与解决方案

机械臂深度强化学习在MATLAB中的训练不收敛问题：系统化诊断与解决方案

摘要

机械臂深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）训练不收敛是常见且复杂的技术挑战。本文系统分析机械臂DRL训练不收敛的根本原因，提供全面诊断框架和解决方案，结合MATLAB具体实现，涵盖算法选择、超参数调优、环境设计、奖励工程和训练技巧等关键方面。通过理论分析与MATLAB实践代码相结合，为研究者提供可操作的调试策略和优化方法。

一、机械臂深度强化学习训练不收敛的核心挑战

1.1 机械臂控制问题的特殊性

机械臂DRL训练面临独特的挑战：

高维连续动作空间：典型6自由度机械臂在关节空间中的动作是6维连续向量，增加了策略学习的复杂度。

动力学复杂性：机械臂的非线性动力学、耦合效应和惯性特性使环境动态难以学习。

稀疏奖励问题：目标导向任务通常只在成功时提供奖励，导致信用分配困难。

仿真-现实鸿沟：仿真环境中的策略难以直接迁移到真实机械臂。

1.2 训练不收敛的表现形式

训练不收敛可能有多种表现：

• 奖励曲线长期振荡，无上升趋势
• 策略性能突然崩溃（catastrophic forgetting）