假设每个训练episode中,机器人在每一个step都有四个方向选择,碰到障碍物或者step超过了20步则终止该次训练。 2.环境代码 2.1 定义:__init__(self): 用一个1×25的list来表示5×5的矩阵,从左上到右下分别表示为0~24(states),机器人在位置0,电池在位置24,静态障碍分别在10和19,动态障碍分别在9和21。 在...
gym的主要目的是提供大量环境,这些环境暴露出一个通用的界面,并进行版本控制以进行比较。要列出安装中可用的环境,只需询问gym.envs.registry: 代码语言:javascript 复制 from gymimportenvsprint(envs.registry.all())#>[EnvSpec(DoubleDunk-v0),EnvSpec(InvertedDoublePendulum-v0),EnvSpec(BeamRider-v0),EnvSpe...
my_robot_gym/rl_envs/my_robot_gym.py是整个环境的核心文件,MyRobotGym.setp()函数应用action到机器人并更新bullet虚拟环境一步,产生新的observation,可通过MyRobotGym.get_observation()来访问bullet环境取得。利用该observation,我们可以通过MyRobotGym.reward()来计算奖励,并通过MyRobotGym.termination()来查看该e...
Gym是一个包含各种各样强化学习仿真环境的大集合,并且封装成通用的接口暴露给用户,查看所有环境的代码如下 import gymnasium as gym from gym import envs print(envs.registry.all()) 2. 编写文件放置 首先找到自己的环境下面的gym环境包envs(也可以在pycharm的外部库Lib/site-packages/gymnasium/envs中找到): ...
相信你发现了,之前使用gym的环境时,使用方法非常固定,这意味着我们搭建的类只需要实现几个固定的方法就行。需要实现额方法如下: 构造函数__init__:构造函数中,你需要定义两个变量self.action_space和self.observation_space 。注意,为了覆盖父类的变量,这两个变量的名字是固定的。它们定义了强化学习中的动作空间和...
在开始搭建Gym强化学习环境之前,你需要确保你的Python版本是3.5或更高版本。如果你还没有安装Python,你可以从Python官网下载并安装。接下来,你可以使用conda来创建一个新的环境,并激活它。下面是创建和激活新环境的命令: 创建新环境:conda create -n openai-gym python=3.8 激活环境:conda activate openai-gym现在你...
最近研究AirSim仿真平台主要是为了进行强化学习的相关实验,所以利用AirSim提供的Python API搭建一个OpenAI Gym风格的强化学习环境才是我的最终目的。 AirSim提供了一个Gym强化学习模板,我对这个文件进行了适合自己需求的修改,具体修改内容都在注释中标注了。该文件和相关文件都在https://github.com/microsoft/AirSim/tree/...
本次利用gym搭建一个扫地机器人环境,描述如下: 在一个5×5的扫地机器人环境中,有一个垃圾和一个充电桩,到达[5,4]即图标19处机器人捡到垃圾,并结束游戏。同时获得+3的奖赏。左下角[1,1]处有一个充电桩,机器人到达充电桩可以充电且不再行走,获得+1的奖赏。环境中间[3,3]处有一个障碍物,机器人无法通过。
安装Mujoco是因为gym环境中的许多仿真环境都用到这个物理引擎,比如Robotics,Mujoco最初是由华盛顿大学研发的,目前是收费使用的,作为学生党的我们可以有一年的免费使用,但是需要使用edu邮箱进行注册申请,同时也可以申请一个月的临时使用。Mujoco的网址为https://www.roboti.us/license.html ...
源代码的下载地址在:https://github.com/openai/gym gym平台的目的就是提供一个供强化学习进行比较和交流的标准化平台。 第一个gym游戏:cart pole cart pole是一个最简单的小游戏模型,它是一个一维的小车上竖起一根棍子,然后通过调整左右来保证棍子不倒。