CART polewidth = 10.0 polelen = scale * (2 * self.length) cartwidth = 50.0 cartheight = 30.0 if self.viewer is None: from gym.envs.classic_control import rendering self.viewer = rendering.Viewer(screen_width, screen_height) l,r,t,b = -cartwidth/2, cartwidth/2, cartheight/2, -...
在CartPole-v0的环境中,实际参考了论文:AG Barto, RS Sutton and CW Anderson, "Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problem", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1983.中的倒立摆控制问题。 Cart Pole即车杆游戏,游戏模型如下图所示。游戏里面有一个小车,...
The system is controlled by applying a force of +1 or -1 to the cart. The pendulum starts upright, and the goal is to prevent it from falling over. A reward of +1 is provided for every timestep that the pole remains upright. The episode ends when the pole is more than 15 degrees...
Gym:Cart Pole 环境介绍 环境文档链接: 强化学习与最优控制经典toy example。在该问题中,一根杆(pole)通过一个无驱动的接头连接到一个小车上,小车沿着无摩擦的(frictionless)的轨迹移动。该杆在小车上左右摆动,而我们的任务是通过在小车左右方向上施加力来平衡车上的摆杆。 在具体环境里,动作对杆速率的影响不是固...
Cart Velocity: 可取任意负无穷到正无穷，表示小车的运动速度。Pole Angle: 范围[-24度, 24度]，表示杆子与竖直方向的夹角。Pole Velocity at Tip: 可取任意负无穷到正无穷，表示杆子顶端的线速度。动作空间为离散的两维，表示小车的操作方向：0: 表示向左移动1: 表示向右移动施加的力大小固定，但施力...
在gym的Cart Pole环境(env)里面,左移或者右移小车的action之后,env会返回一个+1的reward。其中CartPole-v0中到达200个reward之后,游戏也会结束,而CartPole-v1中则为500。最大奖励(reward)阈值可通过前面介绍的注册表进行修改。 4. 爬山算法解决倒立摆问题 为了能够有效控制倒立摆首先应建立一个控制模型。明显的,这...
这是运行某件事的最低限度示例。这将在1000个时间步中运行CartPole-v0环境的实例,并在每个步骤中渲染该环境。您应该会看到一个弹出窗口,呈现经典的cart-pole问题: importgym env=gym.make('CartPole-v0')env.reset()for_inrange(1000):env.render()env.step(env.action_space.sample())# take a random ac...
通过前面三步,我们已经在CoppeliaSim中构建了cart-pole仿真模型,构建了基于Python的模型控制代码,构建了基于Gym和Stable-baselines3的强化学习环境,接下来我们可以直接开始训练模型了。 在训练刚开始的时候,模型的控制表现: 经过了5万个timesteps的训练以后:
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。 我们先来一个随机输入的例子,大家先让这个小游戏跑起来: importgym env=gym.make('CartPole-v0')env.reset()for_inrange(1000):env.render()env.step(env.action_space.samp...
OpenAI Gym:是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。它提供了各种各样的环境,如经典控制问题(如 Cart - Pole 平衡问题)、游戏环境(如 Atari 游戏)等。这些环境定义了强化学习的状态空间、动作空间和奖励机制。 2.安装必要的软件包和依赖项 安装ROS2:根据你的操作系统,按照 ROS2 官方文档的指引进行安装。例如...