推杆

../../../_images/pusher.gif

此环境是 Mujoco 环境的一部分,其中包含有关环境的一般信息。

动作空间

Box(-2.0, 2.0, (7,), float32)

观察空间

Box(-inf, inf, (23,), float64)

导入

gymnasium.make("Pusher-v5")

描述

“推杆”是一种多关节机械臂,与人手臂非常相似。目标是使用机器人的末端执行器(称为指尖)将一个目标圆柱体(称为物体)移动到目标位置。机器人由肩关节、肘关节、前臂和腕关节组成。

动作空间

../../../_images/pusher.png

动作空间是 Box(-2, 2, (7,), float32)。动作 (a, b) 表示作用在铰链关节上的扭矩。

编号

动作

控制最小值

控制最大值

名称(在相应的 XML 文件中)

关节

类型(单位)

0

肩部平移旋转

-2

2

r_shoulder_pan_joint

铰链

扭矩 (N m)

1

肩部抬升关节旋转

-2

2

r_shoulder_lift_joint

铰链

扭矩 (N m)

2

肩部滚动关节旋转

-2

2

r_upper_arm_roll_joint

铰链

扭矩 (N m)

3

弯曲肘部的铰链关节旋转

-2

2

r_elbow_flex_joint

铰链

扭矩 (N m)

4

滚动前臂的铰链旋转

-2

2

r_forearm_roll_joint

铰链

扭矩 (N m)

5

弯曲手腕旋转

-2

2

r_wrist_flex_joint

铰链

扭矩 (N m)

6

滚动手腕旋转

-2

2

r_wrist_roll_joint

铰链

扭矩 (N m)

观察空间

观察空间由以下部分组成(按顺序)

  • qpos (7 个元素): 机器人身体部位的位置值。

  • qvel (7 个元素): 这些各个身体部位的速度(它们的导数)。

  • xpos (3 个元素): 推杆指尖的坐标。

  • xpos (3 个元素): 要移动的物体的坐标。

  • xpos (3 个元素): 目标位置的坐标。

观察空间是 Box(-Inf, Inf, (17,), float64),其中元素如下:

编号

观察

最小值

最大值

名称(在相应的 XML 文件中)

关节

类型(单位)

0

肩部平移旋转

-Inf

Inf

r_shoulder_pan_joint

铰链

角度 (rad)

1

肩部抬升关节旋转

-Inf

Inf

r_shoulder_lift_joint

铰链

角度 (rad)

2

肩部滚动关节旋转

-Inf

Inf

r_upper_arm_roll_joint

铰链

角度 (rad)

3

弯曲肘部的铰链关节旋转

-Inf

Inf

r_elbow_flex_joint

铰链

角度 (rad)

4

滚动前臂的铰链旋转

-Inf

Inf

r_forearm_roll_joint

铰链

角度 (rad)

5

弯曲手腕旋转

-Inf

Inf

r_wrist_flex_joint

铰链

角度 (rad)

6

滚动手腕旋转

-Inf

Inf

r_wrist_roll_joint

铰链

角度 (rad)

7

肩部平移旋转的角速度

-Inf

Inf

r_shoulder_pan_joint

铰链

角速度 (rad/s)

8

肩部抬升关节的角速度

-Inf

Inf

r_shoulder_lift_joint

铰链

角速度 (rad/s)

9

肩部滚动关节的角速度

-Inf

Inf

r_upper_arm_roll_joint

铰链

角速度 (rad/s)

10

弯曲肘部的铰链关节的角速度

-Inf

Inf

r_elbow_flex_joint

铰链

角速度 (rad/s)

11

滚动前臂的铰链的角速度

-Inf

Inf

r_forearm_roll_joint

铰链

角速度 (rad/s)

12

弯曲手腕的角速度

-Inf

Inf

r_wrist_flex_joint

铰链

角速度 (rad/s)

13

滚动手腕的角速度

-Inf

Inf

r_wrist_roll_joint

铰链

角速度 (rad/s)

14

推杆指尖的 x 坐标

-Inf

Inf

tips_arm

滑动

位置 (m)

15

推杆指尖的 y 坐标

-Inf

Inf

tips_arm

滑动

位置 (m)

16

推杆指尖的 z 坐标

-Inf

Inf

tips_arm

滑动

位置 (m)

17

要移动的物体的 x 坐标

-Inf

Inf

物体 (obj_slidex)

滑动

位置 (m)

18

要移动的物体的 y 坐标

-Inf

Inf

物体 (obj_slidey)

滑动

位置 (m)

19

要移动的物体的 z 坐标

-Inf

Inf

物体

圆柱体

位置 (m)

20

物体目标位置的 x 坐标

-Inf

Inf

目标 (goal_slidex)

滑动

位置 (m)

21

物体目标位置的 y 坐标

-Inf

Inf

目标 (goal_slidey)

滑动

位置 (m)

22

物体目标位置的 z 坐标

-Inf

Inf

目标

球体

位置 (m)

为了理解状态空间,可以将其类比于人手臂,其中“弯曲”和“滚动”的含义与人关节相同。

奖励

总奖励为:奖励 = 奖励距离 + 奖励控制 + 奖励接近

  • 奖励接近:此奖励衡量推杆的指尖(未连接端)与物体的距离,当推杆的指尖离目标越远时,分配的值越负。它是 \(-w_{near} \|(P_{fingertip} - P_{target})\|_2\)。其中 \(w_{near}\)reward_near_weight(默认值为 \(0.5\))。

  • 奖励距离:此奖励衡量物体离目标位置的距离,当物体离目标越远时,分配的值越负。它是 \(-w_{dist} \|(P_{object} - P_{target})\|_2\)。其中 \(w_{dist}\)reward_dist_weight(默认值为 \(1\))。

  • 奖励控制:对推杆采取过大动作进行惩罚的负奖励。它以动作的负平方欧几里得范数进行衡量,即 \(-w_{control} \|action\|_2^2\)。其中 \(w_{control}\)reward_control_weight(默认值为 \(0.1\))。

info 包含各个奖励项。

起始状态

推杆手臂的初始位置状态为 \(0_{6}\)。物体的初始位置状态为 \(\mathcal{U}_{[[-0.3, -0.2], [0, 0.2]]}\)。目标的位置状态为(永久)\([0.45, -0.05, -0.323]\)。推杆手臂的初始速度状态为 \(\mathcal{U}_{[-0.005 \times I_{6}, 0.005 \times I_{6}]}\)。物体的初始速度状态为 \(0_2\)。目标的速度状态为(永久)\(0_3\)

其中 \(\mathcal{U}\) 是多元均匀连续分布。

请注意,物体的初始位置状态将被采样,直到它与目标的距离 \( > 0.17 m\)

默认帧率为 5,每帧持续 0.01 秒,因此dt = 5 * 0.01 = 0.05

剧集结束

终止

推杆永远不会终止。

截断

剧集的默认持续时间为 100 个时间步长。

参数

推杆提供了一系列参数来修改观察空间、奖励函数、初始状态和终止条件。这些参数可以在 gymnasium.make 中以以下方式应用

import gymnasium as gym
env = gym.make('Pusher-v5', xml_file=...)

参数

类型

默认值

描述

xml_file

str

"pusher_v5.xml"

指向 MuJoCo 模型的路径

reward_near_weight

float

0.5

奖励接近项的权重(参见 奖励 部分)

reward_dist_weight

float

1

奖励距离项的权重(参见 奖励 部分)

reward_control_weight

float

0.1

奖励控制项的权重(参见 奖励 部分)

版本历史

  • v5

    • 现在最小的 mujoco 版本为 2.3.3。

    • 修复错误:将物体的密度提高到高于空气(相关 GitHub 问题)。

    • 添加了 default_camera_config 参数,这是一个用于设置 mj_camera 属性的字典,主要用于自定义环境。

    • 添加了 frame_skip 参数,用于配置 dtstep() 的持续时间),默认值因环境而异,请查看环境文档页面。

    • 添加了 xml_file 参数。

    • 修复错误:reward_distancereward_near 基于物理步骤之前的状态,现在基于物理步骤之后的狀態(相关 GitHub 问题)。

    • 添加了 reward_near_weightreward_dist_weightreward_control_weight 参数来配置奖励函数(默认值与 v4 中的默认值实际上相同)。

    • 修复了 info["reward_ctrl"] 未乘以奖励权重的问题。

    • 添加了 info["reward_near"],它等于奖励项 reward_near

  • v4: 所有 MuJoCo 环境现在使用 mujoco >= 2.1.3 中的 MuJoCo 绑定。

    • 警告:此版本的环境与 mujoco>=3.0.0 不兼容(相关 GitHub 问题)。

  • v3: 此环境没有 v3 版本。

  • v2: 所有连续控制环境现在使用 mujoco-py >= 1.50。

  • v1: 基于机器人的任务(不包括推杆,推杆的最大时间步长为 100)的最大时间步长增加到 1000。将 reward_threshold 添加到环境中。

  • v0: 初始版本发布。