推杆¶
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 |
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观察空间 |
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导入 |
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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¶
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 \(w_{near}\) 是
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 \(w_{dist}\) 是
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 \(w_{control}\) 是
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 |
---|---|---|---|
|
str |
|
指向 MuJoCo 模型的路径 |
|
float |
|
奖励接近项的权重(参见 |
|
float |
|
奖励距离项的权重(参见 |
|
float |
|
奖励控制项的权重(参见 |
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dt
(step()
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_distance
和reward_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_weight
、reward_dist_weight
、reward_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。