深度强化学习之gym扫地机器人环境的搭建(持续更新算法，附源码，python实现）

「爱情、让人受尽委屈。」 2023-09-30 16:07 7阅读 0赞

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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()