rl-environments

name	rl-environments
description	PyBullet RL 环境技能 - Gymnasium 环境、奖励函数、并行训练
argument-hint	PyBullet RL OR Gymnasium环境 OR 强化学习
user-invocable	true

PyBullet RL Environments Skill

用于创建 PyBullet 强化学习环境

---

何时使用

当需要以下帮助时使用此技能：

• 创建 Gymnasium 环境
• 设计奖励函数
• 配置并行训练

---

快速参考

安装

pip install pybullet gymnasium

---

环境创建

基本环境

import gymnasium as gym
import pybullet as p
import pybullet_data

class MyEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.client = p.connect(p.DIRECT)
        p.setAdditionalSearchPath(pybullet_data.getDataPath())
        
    def reset(self, seed=None):
        p.resetSimulation()
        p.loadURDF("plane.urdf")
        return obs, info
        
    def step(self, action):
        p.stepSimulation()
        return obs, reward, done, info

---

奖励函数

距离奖励

def compute_reward(self):
    distance = np.linalg.norm(self.agent_pos - self.target_pos)
    return -distance

---

另见

• physics-simulation - 物理仿真
• robot-control - 机器人控制