1、构建 ROS2 环境:搭建机器人模型,并集成 Gazebo 进行仿真。 2、定义强化学习环境:将机器人传感器数据转换为状态,定义动作空间和奖励函数。 3、使用 Stable-Baselines3 训练 PPO 策略:智能体通过不断交互学习最优导航策略。 4、评估和优...
-Surrogate Objective:PPO采用了一个近似的目标函数来进行策略更新。这个目标函数在满足一定约束的情况下,尽量提高优势(Advantage),即当前策略相对于旧策略的性能提升。 示例: - 如果ratio大于 1+clip_range,则选择policy_loss_2。 - 如果ratio小于 1-clip_range,则选择policy_loss_2。 - 如果ratio在剪切范围内,选...
2)forward函数 3)_build_mlp_extractor函数 4)_build函数 5)evaluate_actions函数 BaseCallback PPO: 1)train函数 官方文档的Developer Guide虽然写了一部分,但是仅仅是讲了一个大概 DummyVecEnv 序列化的环境封装类,实现了环境的自动reset 1)step_wait 每次step时会调用,对于每个环境,依次调用其step函数 如果环境...
一、stable-baselines3库是干什么的 Stable Baselines3 (SB3) is a set of reliable implementations of reinforcement learning algorithms in PyTorch. It is the next major version of Stable Baselines. 二、为什么要用公共库 简单,方便 三、stable-baselines3简单实例 importgymfromstable_baselines3importPPOfroms...
3、模型训练 在使用sb3尽心模型训练的时候,只需要根据参数要求,对参数进行设置即可: import numpy as np import torch from stable_baselines3 import PPO from stable_baselines3.common.env_util import make_vec_env import random import argparse import GymEnv ...
我正在尝试将稳定基线3库https://stable-baselines3.readthedocs.io/en/master/中的 PPO 算法应用到我制作的自定义环境中。 我不明白的一件事是下面这一行: mean_reward, std_reward = evaluate_policy(model, env, n_eval_episodes=10, deterministic=True) ...
cnn(observations)) policy_kwargs = dict( features_extractor_class=CustomCNN, features_extractor_kwargs=dict(features_dim=128), ) model = PPO("CnnPolicy", "BreakoutNoFrameskip-v4", policy_kwargs=policy_kwargs, verbose=1) model.learn(1000) 4.多个输入和字典类型观察 Stable Baselines3 支持...
Stable Baselines3（简称 sb3）是一款备受欢迎的强化学习（RL）工具包，用户只需明确定义环境和算法，sb3 就能轻松完成训练和评估。本文将介绍 sb3 的基础内容：首先，回顾 RL 中的两个核心组件：智能体 Agent 和环境 Environment。1. 如何进行 RL 训练和测试？在 sb3 中，使用现成 RL 算法和 Gym ...
Reinforce learning gym for Elden Ring, based on gymnaium and stable baseline3, PPO pythonreinforcement-learningtorchgymnasiumppoelden-ringstablebaselines3 UpdatedApr 5, 2024 Python State Representations as Incentives for Reinforcement Learning Agents: A Sim2Real Analysis on Robotic Grasping ...
Stable Baselines3是基于PyTorch的强化学习库，旨在提供清晰、简单且高效的算法实现，是Stable Baselines库的升级版，适合研究人员和开发者轻松使用现代深度强化学习算法。通过以下步骤，可在一小时内掌握stable-baselines3基础：1. 环境配置 (15分钟)2. 理解基本概念和结构 (10分钟)3. 运行简单示例 (10分钟...