工业机器人品牌：KUKA：KUKA机器人路径规划与优化技术教程

工业机器人品牌：KUKA：KUKA机器人路径规划与优化技术教程1KUKA机器人简介1.1KUKA机器人历史与发展KUKA,成立于1969年的德国奥格斯堡，最初专注于生产自动化焊接设备。自1980年代起，KUKA开始涉足工业机器人领域，其产品线迅速扩展，涵盖了从轻型到重型的各种机器人型号。KUKA的机器人技术在汽车制造、电子、金属加工、塑料、食品等多个行业得到广泛应用。2017年，中国美的集团收购了KUKA，这标志着KUKA在全球市场上的进一步扩张，尤其是在亚洲市场。1.1.1发展历程中的关键节点1969年：KUKA公司成立，最初专注于自动化焊接设备的生产。1980年代：KUKA开始研发并生产工业机器人，标志着公司业务的重大转型。1995年：KUKA推出了第一款基于PC的机器人控制系统，引领了行业内的技术革新。2000年：KUKA的KRC2控制系统问世，提供了更高级的编程和控制功能。2014年：KUKA发布了LBRiiwa，这是世界上第一款商业化的协作机器人，开启了人机协作的新时代。2017年：美的集团收购KUKA，加速了KUKA在全球，尤其是亚洲市场的布局。1.2KUKA机器人产品线概述KUKA的机器人产品线丰富多样，满足不同行业和应用的需求。以下是一些主要的机器人系列：1.2.1KRCYBERTECH系列KRCYBERTECH系列机器人是KUKA的高性能机器人，适用于需要高精度和速度的应用，如汽车制造中的点焊和弧焊。这些机器人具有卓越的动态性能和路径精度，能够处理复杂的运动轨迹。1.2.2KRQUANTEC系列KRQUANTEC系列机器人是KUKA的重型机器人，负载能力从125kg到1300kg，适用于搬运、装配和加工等重型任务。这些机器人具有强大的负载能力和广泛的运动范围，能够适应各种工业环境。1.2.3KRAGILUS系列KRAGILUS系列机器人以其紧凑的设计和高灵活性而著称，适用于空间有限的生产环境，如电子和医药行业。这些机器人能够在狭小的空间内进行精确操作，同时保持高速度和高精度。1.2.4LBRiiwa系列LBRiiwa系列是KUKA的协作机器人，具有高灵敏度和安全特性，能够与人类工人在同一空间内安全地工作。这些机器人通过力反馈和智能控制算法，能够适应不断变化的工作环境，实现真正的柔性生产。1.2.5KRC4控制系统KRC4是KUKA的最新一代机器人控制系统，提供了先进的编程和控制功能。它支持多种编程语言，包括KRL（KUKARobotLanguage）和Python，使得机器人编程更加灵活和高效。1.2.6示例：使用KRL进行简单路径规划//KUKARobotLanguage示例：机器人简单路径规划

//定义目标位置

VARpos1=[500,0,500,0,0,0];

VARpos2=[500,500,500,0,0,0];

//移动到目标位置1

MoveAbsJpos1,v1000,z50,tool0,wrist0;

//移动到目标位置2

MoveAbsJpos2,v1000,z50,tool0,wrist0;在上述代码中，我们使用KRL定义了两个目标位置pos1和pos2，然后通过MoveAbsJ指令控制机器人以1000mm/s的速度和50mm的转弯半径，分别移动到这两个位置。tool0和wrist0分别表示工具坐标系和腕部坐标系，它们在机器人运动中用于确定末端执行器的精确位置和姿态。通过KUKA的机器人和控制系统，用户可以实现从简单到复杂的路径规划，提高生产效率和产品质量。KUKA的持续创新和技术进步，使其在工业机器人领域保持领先地位。2路径规划基础2.1机器人运动学基础在工业机器人领域，运动学是理解机器人如何移动的关键。它分为正向运动学和逆向运动学。2.1.1正向运动学正向运动学（ForwardKinematics）是根据机器人的关节角度计算其末端执行器在空间中的位置和姿态。对于KUKA机器人，这一过程可以通过解析其运动学模型来实现。2.1.2逆向运动学逆向运动学（InverseKinematics）则是给定末端执行器的目标位置和姿态，计算出机器人关节需要达到的角度。这是路径规划中至关重要的一步，确保机器人能够准确地到达所需位置。2.2路径规划算法介绍路径规划算法用于确定机器人从起点到终点的最优路径。常见的算法包括：2.2.1Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于寻找图中两点间最短路径的算法。在机器人路径规划中，可以将工作空间离散化为图，每个节点代表一个可能的位置，边代表两个位置之间的移动。importheapq

defdijkstra(graph,start):

distances={node:float('infinity')fornodeingraph}

distances[start]=0

queue=[]

heapq.heappush(queue,[distances[start],start])

whilequeue:

current_distance,current_node=heapq.heappop(queue)

ifdistances[current_node]<current_distance:

continue

foradjacent,weightingraph[current_node].items():

distance=current_distance+weight

ifdistance<distances[adjacent]:

distances[adjacent]=distance

heapq.heappush(queue,[distance,adjacent])

returndistances2.2.2A*算法A*算法是Dijkstra算法的改进版，它使用启发式函数来估计从当前节点到目标节点的代价，从而更快地找到最短路径。importheapq

defheuristic(a,b):

returnabs(a[0]-b[0])+abs(a[1]-b[1])

defa_star(graph,start,goal):

open_set=[]

heapq.heappush(open_set,(0,start))

came_from={}

g_score={node:float('infinity')fornodeingraph}

g_score[start]=0

f_score={node:float('infinity')fornodeingraph}

f_score[start]=heuristic(start,goal)

whileopen_set:

current=heapq.heappop(open_set)[1]

ifcurrent==goal:

returnreconstruct_path(came_from,current)

forneighboringraph[current]:

tentative_g_score=g_score[current]+graph[current][neighbor]

iftentative_g_score<g_score[neighbor]:

came_from[neighbor]=current

g_score[neighbor]=tentative_g_score

f_score[neighbor]=g_score[neighbor]+heuristic(neighbor,goal)

ifneighbornotinopen_set:

heapq.heappush(open_set,(f_score[neighbor],neighbor))

returnNone2.3碰撞检测与避免在复杂的工业环境中，机器人必须能够检测并避免与障碍物的碰撞。这通常涉及到构建环境的模型，然后使用算法来规划一条不与任何障碍物相交的路径。2.3.1环境建模使用点云数据或网格模型来表示环境，可以精确地描述障碍物的位置和形状。2.3.2碰撞检测算法常见的碰撞检测算法包括：卷积算法通过计算机器人模型与障碍物模型之间的卷积，可以检测两者是否相交。距离场算法距离场算法为环境中的每个点计算到最近障碍物的距离，机器人可以使用这些信息来避免碰撞。2.3.3避障策略一旦检测到潜在的碰撞，机器人可以采取不同的策略来避免，如：动态重规划机器人可以实时调整其路径，以避开检测到的障碍物。障碍物绕行预先定义绕行策略，当遇到障碍物时，机器人按照这些策略进行绕行。2.3.4示例代码：使用距离场进行碰撞检测importnumpyasnp

defdistance_field(obstacles,resolution):

"""

计算距离场，返回每个点到最近障碍物的距离。

:paramobstacles:障碍物的坐标列表

:paramresolution:网格的分辨率

:return:距离场矩阵

"""

#创建距离场矩阵

field=np.zeros((100,100))

#遍历每个点，计算到最近障碍物的距离

foriinrange(field.shape[0]):

forjinrange(field.shape[1]):

min_distance=float('inf')

forobstacleinobstacles:

distance=np.sqrt((i-obstacle[0])**2+(j-obstacle[1])**2)

ifdistance<min_distance:

min_distance=distance

field[i,j]=min_distance

returnfield

#定义障碍物坐标

obstacles=[(30,30),(70,70)]

#计算距离场

distance_field_matrix=distance_field(obstacles,1)

#打印距离场矩阵

print(distance_field_matrix)在这个示例中，我们定义了一个distance_field函数，它接受障碍物的坐标列表和网格的分辨率作为输入，返回一个表示距离场的矩阵。矩阵中的每个元素表示该点到最近障碍物的距离。通过这种方式，机器人可以使用距离场信息来规划一条安全的路径，避免与障碍物发生碰撞。以上内容涵盖了路径规划的基础，包括机器人运动学、路径规划算法以及碰撞检测与避免的策略和算法。通过理解和应用这些原理，可以有效地规划工业机器人的路径，确保其在复杂环境中安全、高效地运行。3KUKA路径规划软件3.1KUKA.SimPro软件介绍KUKA.SimPro是KUKA公司开发的一款专业级的机器人模拟与路径规划软件。它为用户提供了一个直观的3D环境，用于设计、模拟和优化工业机器人的工作流程。KUKA.SimPro不仅支持KUKA机器人，还兼容其他品牌的机器人，使其成为多机器人系统集成的理想工具。3.1.1主要功能机器人编程与仿真：用户可以直接在软件中进行机器人编程，通过仿真验证程序的正确性和可行性。碰撞检测与避免：软件内置的碰撞检测功能可以确保机器人在工作空间中安全移动，避免与周围环境发生碰撞。路径优化：KUKA.SimPro提供了路径优化工具，帮助用户减少机器人运动的时间和能耗，提高生产效率。多机器人协作：支持多机器人系统的设计与仿真，确保机器人之间的协作无误。3.2KUKA路径规划软件操作指南3.2.1启动与界面启动KUKA.SimPro后，用户将看到一个包含菜单栏、工具栏、3D视图和属性面板的界面。菜单栏提供了文件、编辑、视图、仿真等主要功能的访问入口；工具栏包含常用的快捷按钮；3D视图用于显示机器人及其工作环境；属性面板则用于编辑和查看选定对象的属性。3.2.2创建机器人从菜单栏选择“文件”>“新建”来创建一个新的项目。在“机器人”选项卡中，选择“添加机器人”，然后从下拉菜单中选择KUKA机器人型号。调整机器人在3D视图中的位置和姿态。3.2.3编程与仿真使用“编程”选项卡，选择“新建程序”来创建一个机器人程序。在程序编辑器中，使用KRL（KUKARobotLanguage）编写机器人指令。保存程序后，切换到“仿真”选项卡，点击“运行”按钮开始仿真。3.2.4示例代码：KRL编程//KRL代码示例：机器人移动到指定位置

MOVE_ABSJ[180,0,90,0,0,0],v1000,z50,tool0,waist;

//解释：此指令使机器人以1000mm/s的速度移动到绝对关节位置[180,0,90,0,0,0]，

//z50表示碰撞检测的偏移量，tool0是工具坐标系，waist是工件坐标系。3.3软件中路径优化工具使用3.3.1路径优化的重要性路径优化是提高机器人工作效率的关键步骤。通过优化，可以减少机器人运动的时间和能耗，同时确保运动的平滑性和安全性。3.3.2使用路径优化工具在“仿真”选项卡中，选择“路径优化”。软件将自动分析机器人路径，识别出可以优化的部分。用户可以调整优化参数，如速度、加速度和路径平滑度。应用优化后，软件会生成新的路径，并在3D视图中显示优化结果。3.3.3示例：路径优化参数调整在路径优化界面中，用户可以调整以下参数：速度：设置机器人运动的最大速度。加速度：设置机器人加速和减速的最大值。路径平滑度：调整路径的平滑程度，以减少机器人运动中的振动。3.3.4结果分析优化后的路径将显示在3D视图中，用户可以通过比较优化前后的路径，评估优化效果。此外，软件还提供了路径分析工具，用于详细分析路径的长度、时间、能耗等指标。3.3.5注意事项在进行路径优化时，应考虑机器人的物理限制，避免设置过高的速度或加速度，导致机器人无法执行。优化路径时，要确保机器人与工作环境的安全距离，避免碰撞。路径优化是一个迭代过程，可能需要多次调整参数，以达到最佳效果。通过以上指南，用户可以有效地使用KUKA.SimPro进行机器人路径规划与优化，提高生产效率和安全性。4路径优化策略4.1减少路径时间4.1.1原理在工业机器人操作中，减少路径时间是提高生产效率的关键。这涉及到优化机器人的运动速度和加速度，确保在不超出机器人物理限制的情况下，以最短时间完成任务。路径时间优化通常需要考虑机器人的动力学特性，包括关节的扭矩限制、速度和加速度极限，以及惯性影响。4.1.2内容动力学模型：建立机器人的动力学模型，用于计算在给定路径上的关节扭矩。速度与加速度规划：根据动力学模型，规划机器人的关节速度和加速度，以达到最短时间完成路径的目标。约束条件：确保规划的速度和加速度不超过机器人的物理限制，避免过载或损坏。4.1.3示例代码#示例：使用Python和KUKA机器人API进行路径时间优化

importnumpyasnp

fromkuka_apiimportKUKA

#初始化KUKA机器人

robot=KUKA()

#定义路径点

path_points=np.array([[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2]])

#动力学模型参数

max_torque=100#最大扭矩限制

max_speed=5#最大速度限制

max_accel=10#最大加速度限制

#速度与加速度规划

defplan_speed_accel(path_points,max_speed,max_accel):

#初始化速度和加速度

speeds=np.zeros(path_points.shape[0])

accels=np.zeros(path_points.shape[0])

#根据路径点计算速度和加速度

foriinrange(1,len(path_points)):

distance=np.linalg.norm(path_points[i]-path_points[i-1])

time=distance/max_speed

speeds[i]=distance/time

accels[i]=(speeds[i]-speeds[i-1])/time

#确保不超过最大加速度限制

foriinrange(1,len(accels)):

ifaccels[i]>max_accel:

accels[i]=max_accel

speeds[i]=speeds[i-1]+max_accel*time

returnspeeds,accels

#应用速度与加速度规划

speeds,accels=plan_speed_accel(path_points,max_speed,max_accel)

#发送规划到机器人

robot.move_along_path(path_points,speeds,accels)4.2最小化路径长度4.2.1原理最小化路径长度可以减少机器人运动的能耗，同时提高效率。这通常涉及到在多个可能的路径中选择最短的路径，或者通过重新规划任务顺序来减少总的移动距离。4.2.2内容路径规划算法：使用如Dijkstra算法或A*算法来寻找最短路径。任务排序：对于需要访问多个点的任务，优化访问顺序以减少总路径长度。4.2.3示例代码#示例：使用Python和A*算法最小化路径长度

froma_starimportAStar

#定义地图

map=np.array([

[0,1,0,0,0],

[0,1,0,1,0],

[0,0,0,1,0],

[0,1,0,1,0],

[0,0,0,0,0]

])

#定义起点和终点

start=(0,0)

goal=(4,4)

#初始化A*算法

a_star=AStar(map)

#执行路径规划

path=a_star.find_path(start,goal)

#输出路径

print("最短路径:",path)4.3路径平滑与连续性优化4.3.1原理路径平滑与连续性优化旨在减少机器人运动中的振动和冲击，提高运动的平滑性和连续性。这通常涉及到使用滤波器或曲线拟合技术来平滑路径，确保机器人在运动过程中不会突然改变方向或速度。4.3.2内容滤波器应用：使用如Savitzky-Golay滤波器来平滑路径点。曲线拟合：使用样条曲线或其他平滑曲线来连接路径点，确保路径的连续性。4.3.3示例代码#示例：使用Python和Savitzky-Golay滤波器进行路径平滑

importnumpyasnp

fromscipy.signalimportsavgol_filter

#定义原始路径点

raw_path=np.array([[0,0],[0.1,0.2],[0.2,0.3],[0.3,0.4],[0.4,0.5]])

#应用Savitzky-Golay滤波器

window_length=5#窗口长度

polyorder=2#多项式阶数

#分别对x和y坐标进行滤波

smoothed_x=savgol_filter(raw_path[:,0],window_length,polyorder)

smoothed_y=savgol_filter(raw_path[:,1],window_length,polyorder)

#组合滤波后的坐标

smoothed_path=np.column_stack((smoothed_x,smoothed_y))

#输出平滑后的路径

print("平滑后的路径:",smoothed_path)以上示例展示了如何使用Python和相关库来实现KUKA机器人路径规划与优化中的关键策略，包括减少路径时间、最小化路径长度以及路径平滑与连续性优化。通过这些技术，可以显著提高机器人在工业生产中的效率和性能。5实际应用案例5.1汽车制造业中的KUKA机器人路径规划在汽车制造业中，KUKA机器人被广泛应用于焊接、涂装、装配等工序，其路径规划的准确性直接影响到生产效率和产品质量。KUKA机器人路径规划通常涉及以下几个关键步骤：定义工作空间：首先，需要确定机器人操作的三维空间范围，包括所有可能的障碍物和工作对象的位置。创建路径点：在工作空间内，根据任务需求设定一系列路径点，这些点构成了机器人运动的轨迹。路径优化：通过算法调整路径点的顺序和位置，以减少运动时间、避免碰撞、降低能耗。生成运动指令：将优化后的路径转换为机器人可以执行的运动指令，如关节角度、速度、加速度等参数。5.1.1示例：KUKA机器人在汽车焊接中的路径规划假设在汽车焊接线上，需要KUKA机器人完成对车门框架的焊接任务。车门框架的尺寸为1.5mx0.8mx0.5m，机器人需要从起点A移动到终点B，途中经过四个焊接点P1、P2、P3、P4。#定义路径点坐标

points={

'A':[0,0,0],

'P1':[0.5,0.4,0.2],

'P2':[1.0,0.2,0.3],

'P3':[1.2,0.6,0.4],

'P4':[1.4,0.8,0.5],

'B':[1.5,0.8,0.5]

}

#使用KUKA的路径规划算法优化路径

#假设使用最短路径算法

defoptimize_path(points):

#简化示例，实际中可能使用更复杂的算法

returnlist(points.keys())

#生成运动指令

defgenerate_motion_instructions(path,points):

instructions=[]

foriinrange(len(path)-1):

start=points[path[i]]

end=points[path[i+1]]

#假设使用线性插值计算运动指令

instructions.append(f"Movefrom{start}to{end}")

returninstructions

#执行路径规划和运动指令生成

optimized_path=optimize_path(points)

motion_instructions=generate_motion_instructions(optimized_path,points)

#输出运动指令

forinstructioninmotion_instructions:

print(instruction)此示例中，我们定义了路径点坐标，然后通过一个简化的路径优化算法（在实际应用中，这可能是一个复杂的算法，如A*算法或Dijkstra算法）来确定机器人应遵循的路径。最后，我们生成了机器人从一个点移动到另一个点的运动指令。5.2电子行业中的路径优化实践电子行业对精度和速度有极高要求，KUKA机器人在电子组装、检测等环节的应用，需要精确的路径规划和优化，以确保高效率和高质量。5.2.1示例：KUKA机器人在电路板组装中的路径优化在电路板组装线上，KUKA机器人需要从料库中取出元件，然后精确地放置在电路板上的指定位置。假设料库有五个元件位置E1、E2、E3、E4、E5，电路板上有五个焊接点W1、W2、W3、W4、W5。#定义元件和焊接点坐标

elements={

'E1':[0.1,0.1,0.1],

'E2':[0.2,0.2,0.1],

'E3':[0.3,0.3,0.1],

'E4':[0.4,0.4,0.1],

'E5':[0.5,0.5,0.1]

}

weld_points={

'W1':[1.0,1.0,0.5],

'W2':[1.1,1.1,0.5],

'W3':[1.2,1.2,0.5],

'W4':[1.3,1.3,0.5],

'W5':[1.4,1.4,0.5]

}

#优化路径，确保从料库到焊接点的最短路径

defoptimize_assembly_path(elements,weld_points):

#假设使用贪心算法，每次选择最近的元件和焊接点

path=[]

current_position=[0,0,0]#初始位置

foriinrange(len(elements)):

#选择最近的元件

closest_element=min(elements,key=lambdak:sum((elements[k][j]-current_position[j])**2forjinrange(3)))

path.append(closest_element)

current_position=elements[closest_element]

#选择最近的焊接点

closest_weld_point=min(weld_points,key=lambdak:sum((weld_points[k][j]-current_position[j])**2forjinrange(3)))

path.append(closest_weld_point)

current_position=weld_points[closest_weld_point]

returnpath

#生成运动指令

defgenerate_assembly_instructions(path,elements,weld_points):

instructions=[]

foriinrange(len(path)):

ifpath[i]inelements:

instructions.append(f"Pickupelementfrom{elements[path[i]]}")

elifpath[i]inweld_points:

instructions.append(f"Placeelementat{weld_points[path[i]]}")

returninstructions

#执行路径优化和运动指令生成

assembly_path=optimize_assembly_path(elements,weld_points)

assembly_instructions=generate_assembly_instructions(assembly_path,elements,weld_points)

#输出运动指令

forinstructioninassembly_instructions:

print(instruction)此示例中，我们定义了元件和焊接点的坐标，通过一个简化的路径优化算法（贪心算法）来确定机器人从料库取出元件并放置到电路板上的最优路径。最后，我们生成了机器人在每个位置的操作指令。5.3食品包装行业应用案例在食品包装行业，KUKA机器人用于快速、准确地搬运和包装食品，路径规划和优化对于提高生产线的灵活性和效率至关重要。5.3.1示例：KUKA机器人在食品包装线上的路径规划假设在一条食品包装线上，KUKA机器人需要从三个不同的食品存储区S1、S2、S3中取出食品，然后放置到两个包装区P1、P2中。食品存储区和包装区的坐标如下：#定义食品存储区和包装区坐标

storage_areas={

'S1':[0.1,0.1,0.1],

'S2':[0.2,0.2,0.1],

'S3':[0.3,0.3,0.1]

}

packing_areas={

'P1':[1.0,1.0,0.5],

'P2':[1.1,1.1,0.5]

}

#优化路径，确保从存储区到包装区的最短路径

defoptimize_packing_path(storage_areas,packing_areas):

#假设使用循环遍历算法，每次从存储区取出食品并放置到最近的包装区

path=[]

current_position=[0,0,0]#初始位置

forareainstorage_areas:

#移动到存储区

path.append(area)

current_position=storage_areas[area]

#选择最近的包装区

closest_packing_area=min(packing_areas,key=lambdak:sum((packing_areas[k][j]-current_position[j])**2forjinrange(3)))

path.append(closest_packing_area)

current_position=packing_areas[closest_packing_area]

returnpath

#生成运动指令

defgenerate_packing_instructions(path,storage_areas,packing_areas):

instructions=[]

foriinrange(len(path)):

ifpath[i]instorage_areas:

instructions.append(f"Movetostoragearea{storage_areas[path[i]]}andpickupfood")

elifpath[i]inpacking_areas:

instructions.append(f"Movetopackingarea{packing_areas[path[i]]}andplacefood")

returninstructions

#执行路径优化和运动指令生成

packing_path=optimize_packing_path(storage_areas,packing_areas)

packing_instructions=generate_packing_instructions(packing_path,storage_areas,packing_areas)

#输出运动指令

forinstructioninpacking_instructions:

print(instruction)此示例中，我们定义了食品存储区和包装区的坐标，通过一个简化的路径优化算法（循环遍历算法）来确定机器人从存储区取出食品并放置到包装区的最优路径。最后，我们生成了机器人在每个位置的操作指令。通过这些实际应用案例，我们可以看到KUKA机器人路径规划与优化在不同行业中的重要性和具体实现方式。在实际操作中，路径规划算法的选择和参数调整将直接影响到机器人的工作效率和生产成本。6路径规划与优化的未来趋势6.1人工智能在路径规划中的应用在工业机器人领域，路径规划是确保机器人高效、安全执行任务的关键技术。KUKA机器人，作为行业领导者，不断探索人工智能（AI）在路径规划中的应用，以提升其自动化解决方案的智能性和灵活性。6.1.1原理人工智能，尤其是机器学习和深度学习技术，能够通过分析大量历史数据，学习并预测最优路径。例如，使用深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL），机器人可以学习在不同环境和任务条件下的最优行动策略，从而实现动态路径规划。6.1.2内容深度强化学习：通过与环境的交互，机器人学习如何最大化累积奖励，从而找到从起点到终点的最优路径。神经网络：利用神经网络预测机器人在特定环境下的最佳动作，加速路径规划过程。自适应路径规划：AI使机器人能够根据实时环境变化调整路径，提高作业效率和安全性。6.1.3示例以下是一个使用Python和Keras库实现的简单深度强化学习路径规划示例：#导入所需库

importnumpyasnp

fromkeras.modelsimportSequential

fromkeras.layersimportDense,Activation

fromkeras.optimizersimportAdam

#定义环境

classEnvironment:

def__init__(self):

self.grid=np.zeros((10,10))

self.grid[9,9]=1#目标点

self.agent_position=(0,0)

self.done=False

defstep(self,action):

#更新机器人位置

ifaction==0:#向上

self.agent_position=(max(0,self.agent_position[0]-1),self.agent_position[1])

elifaction==1:#向下

self.agent_position=(min(9,self.agent_position[0]+1),self.agent_position[1])

elifaction==2:#向左

self.agent_position=(self.agent_position[0],max(0,self.agent_position[1]-1))

elifaction==3:#向右

self.agent_position=(self.agent_position[0],min(9,self.agent_position[1]+1))

#检查是否到达目标

ifself.agent_position==(9,9):

self.done=True

reward=1

else:

reward=-0.1

returnself.agent_position,reward,self.done

#定义深度Q网络

defbuild_model():

model=Sequential()

model.add(Dense(24,input_shape=(2,)))

model.add(Activation('relu'))

model.add(Dense(24))

model.add(Act