使用 Python3.6、Ubuntu 18.04、Gym 0.15.4、RoS melodic、Tensorflow 1.14 和 rl_coach 1.01:
我已经构建了一个使用 360 元素数组作为观察空间的自定义 Gym 环境。
high = np.array([4.5] * 360) #360 degree scan to a max of 4.5 meters
low = np.array([0.0] * 360)
self.observation_space = spaces.Box(low, high, dtype=np.float32)
但是，这不足以通过 ClippedPPO 算法进行正确训练，我想为我的状态添加其他功能，包括:
在世界中的位置(x,y 坐标)
世界方向(四元数:x,y,z,w)
线性轨迹(x,y,z 坐标)
角轨迹(x,y,z 坐标)。
我把上面的四个特征放到他们自己的np.arrays中，并试图将它们作为状态对象全部传回去，但显然它与观察空间不匹配。 space.Box 让我很困惑。我假设我无法将所有这些功能转储到单个 np 数组中，因为上限和下限会有所不同，但是，我无法确定如何创建具有多个“功能”的 space.Box 对象。
TIA
最佳答案
gym.spaces.Dict 是你需要的:
import gym
spaces = {
'position': gym.spaces.Box(low=0, high=100, shape=(2,),
'orientation': ...
}
dict_space = gym.spaces.Dict(spaces)
关于python - 如何创建具有多种功能的 OpenAI Gym 观察空间，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58964267/