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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。
扫地机器人具体流程如下
1：每局游戏开始 机器人初始位置位于左上角 即[1,5]处
2：游戏进行过程中 机器人将在地图上不断进行探索
3：机器人遇到障碍物时无法通过 保持原地不动 获得-10的奖赏
4：地图上有两个终止状态，一个为捡到垃圾，获得+5的奖赏，另一个为达到充电桩进行充电进行充电 获得+1奖赏
5：扫地机器人到达终止状态 即一个情节结束 机器人回到初始位置
代码运行效果如下
扫地机器人环境搭建
部分代码如下
# 深度强化学习——原理、算法与PyTorch实战，代码名称：代02-搭建扫地机器人的Gym环境.py import gym from gym import spaces from gym.utils import seeding import sys from time import sleep import signal class Grid(object): def __init__( self, x: int = None, # 坐标x y: int = None, # 坐标y grid_type: int = 0, # 类别值（0：空；1：障碍或边界） enter_reward: float = 0.0): # 进入该格子的即时奖励 self.x = x self.y = y self.grid_type = grid_type self.enter_reward = enter_reward self.name = "X{0}-Y{1}".format(self.x, self.y) def __str__(self): return "Grid: {name:{3}, x:{0}, y:{1}, grid_type:{2}}".format(self.x, self.y, self.grid_type, self.name) class GridMatrix(object): def __init__( self, n_width: int, # 水平方向格子数 n_height: int, # 竖直方向格子数 default_type: int = 0, # 默认类型，0-空 default_reward: float = 0.0, # 默认即时奖励值 ): self.n_height = n_height self.n_width = n_width self.default_reward = default_reward self.default_type = default_type self.grids = None # list(Grid) 将二维的格子世界中的格子存储在一维的列表中 self.len = n_width * n_height # 格子数 self.reset() def reset(self): self.grids = [] for x in range(self.n_height): for y in range(self.n_width): self.grids.append(Grid(x, y, self.default_type, self.default_reward)) def get_grid(self, x, y=None): """ 获取一个格子信息 args: 坐标信息，由x，y表示或仅有一个类型为tuple的x表示 return: grid object """ xx, yy = None, None if isinstance(x, int): xx, yy = x, y elif isinstance(x, tuple): xx, yy = x[0], x[1] assert (0 <= xx < self.n_width and 0 <= yy < self.n_height) # 任意坐标值应在合理区间 index = yy * self.n_width + xx # 二维坐标展开为一维线性坐标 return self.grids[index] def set_reward(self, x, y, reward): grid = self.get_grid(x, y) if grid is not None: grid.enter_reward = reward else: raise ("grid doesn't exist") def set_type(self, x, y, grid_type): grid = self.get_grid(x, y) if grid is not None: grid.grid_type = grid_type else: raise ("grid doesn't exist") def get_reward(self, x, y): grid = self.get_grid(x, y) if grid is None: return None return grid.enter_reward def get_type(self, x, y): grid = self.get_grid(x, y) if grid is None: return None return grid.grid_type class GridWorldEnv(gym.Env): metadata = {'render.modes': ['human', 'rgb_array'], 'video.frames_per_second': 30} def __init__( self, n_width: int = 5, # 格子世界宽度（以格子数计） n_height: int = 5, # 高度 u_size=40, # 当前格子绘制尺寸 default_reward: float = 0, default_type=0): self.n_width = n_width self.n_height = n_height self.default_reward = default_reward self.default_type = default_type self.u_size = u_size self.screen_width = u_size * n_width # 场景宽度 self.screen_height = u_size * n_height # 场景长度 self.grids = GridMatrix(n_width=self.n_width, n_height=self.n_height, default_reward=self.default_reward, default_type=self.default_type) self.reward = 0 # for rendering self.action = None # for rendering # 0,1,2,3 represent left, right, up, down self.action_space = spaces.Discrete(4) # 观察空间由low和high决定 self.observation_space = spaces.Discrete(self.n_height * self.n_width) self.state = None # 格子世界的当前状态 self.ends = [(0, 0), (4, 3)] # 终止格子坐标，可以有多个 self.start = (0, 4) # 起始格子坐标，只有一个 self.types = [(2, 2, 1)] self.rewards = [(0, 0, 1), (4, 3, 5), (2, 2, -10)] self.refresh_setting() self.viewer = None # 图形接口对象 self.seed() # 产生一个随机子 self.reset()
