基于恩智浦RL4MCU框架在MCU上进行深度强化学习训练

如今，在MCU上实现AI推理，已经不新鲜；与此同时，在MCU上进行深度强化学习训练，也已成为技术探索的新方向，吸引着嵌入式开发者的目光。

感知环境 → 尝试行动 → 接收反馈 → 持续优化，在不断试错中学会完成任务，这就是强化学习。

以往，相关训练通常要依赖更大型的深度学习框架和模拟环境。不过今天，基于恩智浦研发的RL4MCU框架，训练流程在MCU上就能实现！

RL4MCU框架面向MCU应用场景而设计，主要具有四大特性：

轻量化设计，在有限Flash/RAM的MCU上可运行示例训练流程。

全静态内存，采用地址映射式管理方式。

增量式学习，支持在设备生命周期内进行一定程度的策略更新。

灵活部署，适配裸机与RTOS，可支持异步运行模式。

RL4MCU框架在实战开发中的表现如何？视频中，演示了一个真实的案例——针对一个小型风机，通过强化学习控制转矩电流，使得风机转速能跟踪先加速、再匀速的目标，工作频率是1KHz。基于RL4MCU框架，经过100轮次交互和训练后，进入推理模式后，可以看到风机在不同负载下，转速误差可控制在0.15%以内，且转矩电流Iq请求量也非常平稳。

可见，随着端侧算力与算法的发展，更多智能控制能力正在向本地延伸，通过RL4MCU框架，恩智浦将不断强化端侧设备的本地优化能力，与大家共同探索强化学习在电机控制、电器节能等领域的应用潜力！