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...
定义在stable_baselines3.common.policies里,输入是状态,输出是value(实数),action(与分布有关),log_prob(实数) 实现具体网络的构造(在构造函数和_build函数中),forward函数(一口气返回value,action,log_prob)和evaluate_actions(不返回action,但是会返回分布的熵) 1)构造函数 一般构造函数需要有至少三个参数: observ...
在状态设置上,我倾向于将最终输送给网络的状态使用一个单独的函数进行整合,同时获取奖励的函数也是如此,如果你需要与仿真环境交互,还可以设置一个move函数。 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 是一个基于 PyTorch 的强化学习库,它提供了多种强化学习算法的实现。在使用 Stable-Baselines3 时,你可以使用自定义的环境来进行训练和测试。以下是自定义环境的基本步骤: 创建环境类: 你需要创建一个继承自 gymnasium.Env 的环境类,并实现其接口,包括 __init__, reset, step,和 render 等方...
在使用stable_baselines3训练强化学习模型时,默认情况下,CartPole环境(或其他 Gym 环境)不会显示图形界面。如果你希望在训练过程中可视化环境,可以通过以下方法实现。 方法1:使用render_mode参数(Gymnasium 环境) 如果你使用的是Gymnasium(OpenAI Gym 的维护分支),可以通过render_mode参数直接启用渲染: ...
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) ...
以下是一个使用Python结合stable-baselines3库(包含PPO和TD3算法)以及gym库来实现分层强化学习的示例代码。该代码将环境中的动作元组分别提供给高层处理器PPO和低层处理器TD3进行训练,并实现单独训练和共同训练的功能。 代码实现 importgymfromstable_baselines3importPPO,TD3fromstable_baselines3.common.vec_envimportDu...
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...