Walker2D¶

此环境是 Mujoco 环境的一部分，其中包含有关该环境的常规信息。


动作空间	`Box(-1.0, 1.0, (6,), float32)`
观测空间	`Box(-inf, inf, (17,), float64)`
import	`gymnasium.make("Walker2d-v5")`

描述¶

该环境基于 hopper 环境构建，增加了另一组腿，使机器人能够向前行走而不是跳跃。与其他 MuJoCo 环境一样，该环境旨在增加相对于经典控制环境的独立状态和控制变量数量。该行走器是一个二维双足机器人，由七个主要身体部位组成：顶部的单个躯干（躯干下方分为两条腿）、躯干下方中间的两条大腿、大腿下方的小腿，以及连接在小腿上、支撑整个身体的两只脚。其目标是通过向连接七个身体部位的六个铰链施加扭矩，向前方（右侧）行走。

动作空间¶

动作空间是一个 Box(-1, 1, (6,), float32)。动作表示施加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（对应 XML 文件）	关节	类型（单位）
0	施加在右大腿转子上的扭矩	-1	1	thigh_joint	铰链 (hinge)	扭矩 (N m)
1	施加在右小腿转子上的扭矩	-1	1	leg_joint	铰链 (hinge)	扭矩 (N m)
2	施加在右脚转子上的扭矩	-1	1	foot_joint	铰链 (hinge)	扭矩 (N m)
3	施加在左大腿转子上的扭矩	-1	1	thigh_left_joint	铰链 (hinge)	扭矩 (N m)
4	施加在左小腿转子上的扭矩	-1	1	leg_left_joint	铰链 (hinge)	扭矩 (N m)
5	施加在左脚转子上的扭矩	-1	1	foot_left_joint	铰链 (hinge)	扭矩 (N m)

观测空间¶

观测空间由以下部分组成（按顺序）

qpos（默认 8 个元素）： 机器人身体部位的位置值。
qvel（9 个元素）： 这些身体部位的速度（它们的一阶导数）。

默认情况下，观测值不包含机器人的 x 坐标（rootx）。可以通过在构建时传入 exclude_current_positions_from_observation=False 来包含该值。在这种情况下，观测空间将变为 Box(-Inf, Inf, (18,), float64)，其中第一个观测元素是机器人的 x 坐标。无论 exclude_current_positions_from_observation 设置为 True 还是 False，x 坐标都会分别以 "x_position" 和 "y_position" 为键返回在 info 中。

默认情况下，观测空间是 Box(-Inf, Inf, (17,), float64)，元素如下：

编号	观测值	最小值	最大值	名称（对应 XML 文件）	关节	类型（单位）
0	躯干的 z 坐标（Walker2d 的高度）	-Inf	Inf	rootz	slide	位置 (m)
1	躯干的角度	-Inf	Inf	rooty	铰链 (hinge)	角度 (rad)
2	大腿关节的角度	-Inf	Inf	thigh_joint	铰链 (hinge)	角度 (rad)
3	小腿关节的角度	-Inf	Inf	leg_joint	铰链 (hinge)	角度 (rad)
4	脚关节的角度	-Inf	Inf	foot_joint	铰链 (hinge)	角度 (rad)
5	左大腿关节的角度	-Inf	Inf	thigh_left_joint	铰链 (hinge)	角度 (rad)
6	左小腿关节的角度	-Inf	Inf	leg_left_joint	铰链 (hinge)	角度 (rad)
7	左脚关节的角度	-Inf	Inf	foot_left_joint	铰链 (hinge)	角度 (rad)
8	躯干 x 坐标的速度	-Inf	Inf	rootx	slide	速度 (m/s)
9	躯干 z 坐标（高度）的速度	-Inf	Inf	rootz	slide	速度 (m/s)
10	躯干角度的角速度	-Inf	Inf	rooty	铰链 (hinge)	角速度 (rad/s)
11	大腿铰链的角速度	-Inf	Inf	thigh_joint	铰链 (hinge)	角速度 (rad/s)
12	小腿铰链的角速度	-Inf	Inf	leg_joint	铰链 (hinge)	角速度 (rad/s)
13	脚铰链的角速度	-Inf	Inf	foot_joint	铰链 (hinge)	角速度 (rad/s)
14	大腿铰链的角速度	-Inf	Inf	thigh_left_joint	铰链 (hinge)	角速度 (rad/s)
15	小腿铰链的角速度	-Inf	Inf	leg_left_joint	铰链 (hinge)	角速度 (rad/s)
16	脚铰链的角速度	-Inf	Inf	foot_left_joint	铰链 (hinge)	角速度 (rad/s)
已排除	躯干的 x 坐标	-Inf	Inf	rootx	slide	位置 (m)

奖励（Rewards）¶

总奖励为：reward = 存活奖励 (healthy_reward) + 前进奖励 (forward_reward) - 控制成本 (ctrl_cost)。

healthy_reward：Walker2d 存活的每个时间步，都会获得一个固定的奖励值 healthy_reward（默认值为 \(1\)）。
forward_reward：向前方移动的奖励。如果 Walker2d 向前移动（正 \(x\) 方向 / 右侧方向），此奖励为正。公式为 \(w_{forward} \times \frac{dx}{dt}\)，其中 \(dx\) 是（前部）“尖端”的位移（\(x_{after-action} - x_{before-action}\)），\(dt\) 是两次动作之间的时间，取决于 frame_skip 参数（默认值为 \(4\)）和 frametime（为 \(0.002\)）——因此默认 \(dt = 4 \times 0.002 = 0.008\)，\(w_{forward}\) 是 forward_reward_weight（默认值为 \(1\)）。
ctrl_cost：惩罚 Walker2d 采取过大动作的负奖励。公式为 \(w_{control} \times \|action\|_2^2\)，其中 \(w_{control}\) 是 ctrl_cost_weight（默认值为 \(10^{-3}\)）。

info 包含各个奖励项。

起始状态¶

初始位置状态为 \([0, 1.25, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] + \mathcal{U}_{[-reset\_noise\_scale \times I_{9}, reset\_noise\_scale \times I_{9}]}\)。初始速度状态为 \(\mathcal{U}_{[-reset\_noise\_scale \times I_{9}, reset\_noise\_scale \times I_{9}]}\)。

其中 \(\mathcal{U}\) 是多元均匀连续分布。

请注意，z 坐标是非零的，以便 Walker2d 可以立即站立。

回合结束¶

终止¶

如果 terminate_when_unhealthy 为 True（默认值），当 Walker2d 处于不健康状态时环境会终止。如果发生以下任何情况，Walker2d 即被视为不健康：

任何状态空间值不再是有限数
躯干的 z 坐标（高度）不在 healthy_z_range 参数给出的闭区间内（默认为 \([0.8, 2.0]\)）。
角度的绝对值（如果 exclude_current_positions_from_observation=False 则为 observation[1]，否则为 observation[2]）不在 healthy_angle_range 参数指定的闭区间内（默认值为 \([-1, 1]\)）。

截断¶

一集的默认持续时间为 1000 个时间步。

参数¶

Walker2d 提供了一系列参数来修改观测空间、奖励函数、初始状态和终止条件。这些参数可以在 gymnasium.make 时通过以下方式应用：

import gymnasium as gym
env = gym.make('Walker2d-v5', ctrl_cost_weight=1e-3, ...)

参数	类型	默认值	描述
`xml_file`	str	`"walker2d_v5.xml"`	MuJoCo 模型的路径
`forward_reward_weight`	float	`1`	forward_reward 项的权重（参见 `奖励` 部分）
`ctrl_cost_weight`	float	`1e-3`	ctrl_cost 项的权重（参见 `奖励` 部分）
`healthy_reward`	float	`1`	healthy_reward 奖励的权重（参见 `奖励` 部分）
`terminate_when_unhealthy`	bool	`True`	如果为 True，则在不健康时发出 `terminated` 信号（参见 `Episode End` 部分）
`healthy_z_range`	tuple	`(0.8, 2)`	行走器躯干的 z 坐标必须在此范围内才能被视为健康（参见 `Episode End` 部分）
`healthy_angle_range`	tuple	`(-1, 1)`	角度必须在此范围内才能被视为健康（参见 `Episode End` 部分）
`reset_noise_scale`	float	`5e-3`	初始位置和速度的随机扰动比例（参见 `起始状态` 部分）
`exclude_current_positions_from_observation`	bool	`True`	是否在观测中省略 x 坐标。排除位置可以作为一种归纳偏置，用于诱导策略中的位置不可知行为（参见 `观测空间` 部分）

版本历史¶

v5
- 最低 mujoco 版本现为 2.3.3。
- 添加了对使用 xml_file 参数的完全自定义/第三方 mujoco 模型的支持（此前只能对现有模型进行少量更改）。
- 添加了 default_camera_config 参数，这是一个用于设置 mj_camera 属性的字典，主要对自定义环境有用。
- 添加了 env.observation_structure，一个用于指定观测空间组成（例如 qpos, qvel）的字典，对构建 MuJoCo 环境的工具和包装器很有用。
- 使用 reset() 返回非空的 info，之前返回的是空字典；新键与 step() 的状态信息相同。
- 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，请检查环境文档页面。
- 在 v2、v3 和 v4 中，模型的两只脚摩擦力值不同（左脚摩擦力 == 1.9，右脚摩擦力 == 0.9）。Walker-v5 模型已更新，两只脚的摩擦力相同（均设为 1.9）。这导致 Walker2d 的右脚在表面上的滑动减少，因此需要更大的力来移动（相关 GitHub 问题）。
- 修复 Bug：以前 healthy_reward 在每一步都会给予（即使 Walker2D 不健康），现在仅在 Walker2d 健康时给予。info 中的 “reward_survive” 已随此更改更新（相关 GitHub 问题）。
- 恢复了 xml_file 参数（在 v4 中被移除）。
- 在 info 中添加了单独的奖励项（info["reward_forward"], info["reward_ctrl"], info["reward_survive"]）。
- 添加了 info["z_distance_from_origin"]，等于“躯干”部位与其初始位置的垂直距离。
v4：所有 MuJoCo 环境现在使用 mujoco >= 2.1.3 中的 MuJoCo 绑定。
v3：支持 gymnasium.make 关键字参数，例如 xml_file、ctrl_cost_weight、reset_noise_scale 等。RGB 渲染来自跟踪摄像头（因此智能体不会跑出屏幕）。已移至 gymnasium-robotics 仓库。
v2：所有连续控制环境现在都使用 mujoco-py >= 1.50。已移至 gymnasium-robotics 仓库。
v1：将机器人任务的 max_time_steps 提高到 1000。为环境添加了 reward_threshold。
v0: 初始版本发布