我们在gym中的四个连续动作空间环境下(BipedalWalker-v3、HalfCheetah-v2、Hopper-v2、Walker2d-v2)分别进行了实验,训练结果对比如图1所示。 注:1.关于Trick 3 & Trick 4,由于只能对reward进行一种操作,我们默认选择使用Reward Scaling。2.因为是连续动作空间,因此我们默认使用Gaussian分布来输出动作。3.我们在每个...
def make_env(gym_id, mode): def thunk(): env = gym.make(gym_id, hardcore = mode) env = gym.wrappers.RecordEpisodeStatistics(env) return env return thunk envs = gym.vector.SyncVectorEnv([make_env("BipedalWalker-v3", True) for i in range(num_envs)]) 3, fixed number of steps in...
9.对双足机器人整体结构进行简化,将其简化成包括腰部,两个大腿、两个小腿的简易结构,简易结构包括两个髋关节和两个膝关节,四个关节均为旋转关节,建立四自由度的双足机器人运动模型,选择openai gym中的bipedalwalker-v3作为仿真实验环境; 10.步骤三:双足机器人控制参数预训练; 11.用搭建的神经网络模型处理仿真实验...
5.根据权利要求1所述的基于改进ppo算法的双足机器人行走稳定性优化方法,其特征在于:在步骤二中,选择的仿真实验环境为openai gym里面的bipedalwalker-v3环境。 6.根据权利要求2所述的基于改进ppo算法的双足机器人行走稳定性优化方法,其特征在于:环境信息s包括双足机器人的位姿、速度,关节角度及外部的雷达信息。 技术总...
BipedalWalker-v3 LunarLanderContinuous-v2 MountainCarContinuous-v0 MountainCarContinuous-v0 在两个 PPO ...
BipedalWalker-v3 LunarLanderContinuous-v2 MountainCarContinuous-v0 MountainCarContinuous-v0 在两个 PPO 实现中都未能解决(好分数接近 100); 问:为什么会这样? 答:PPO 是一种on-policy的算法,与大多数经典 RL 算法一样,它在一个reward能密集获得的环境中学习得最好;换句话说,它需要一致的信号,这些信号可以随着性...
BipedalWalker-v3 LunarLanderContinuous-v2 MountainCarContinuous-v0 MountainCarContinuous-v0 在两个 PPO 实现中都未能解决(好分数接近 100); 问:为什么会这样? 答:PPO 是一种on-policy的算法,与大多数经典 RL 算法一样,它在一个reward能密集获得的环境中学习得最好;换句话说,它需要一致的信号,这些信号可以随着性...
不过看到 OpenAI 和 DeepMind 的实验效果, 感觉非常好.PPO 的基本概念前面的答者已经概括了. 就是限制...