Pybulet Gym 源码解析：双足机器人模型 HumanoidPyBulletEnv-v0

OpenAI gym 是当前使用最为广泛的用于研究强化学习的工具箱，但 Gym 的物理仿真环境使用的是 Mujoco，不开源且收费，这一点一直被人诟病。而 Pybullet-gym 是对 Openai Gym Mujoco 环境的开源实现，用于替代 Mujoco 做为强化学习的仿真环境。封装了 Pybullet 的接口，无缝的接入了 Gym 环境。关于如何创建 Gym 自定义环境可以参考上一期极客专栏《OpenAI Gym 源码阅读：创建自定义强化学习环境》

一、示例代码

完整使用 HumanoidPyBulletEnv-v0 模型的示例代码，在 pybulletgym/examples/（https://github.com/benelot/pybul ... ybulletgym/examples）路径下可以找到。

1. <font size="3"> 1  import gym
   
2. 2  import pybulletgym.envs</font>

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当示例代码引入 Pybullet-gym 库时，就完成了对 Pybullet 自定义 Gym 环境的注册。根据 OpenAI Gym 的文档，下面是使用随机策略，调用 HumanoidPyBulletEnv-v0 的测试代码。

1. 1  import gym
   
2. 2  import time
   
3. 3  import numpy as np
   
4. 4  import pybullet as p
   
5. 5  import pybulletgym.envs
   
6. 6
   
7. 7  def main():
   
8. 8      env = gym.make("HumanoidPyBulletEnv-v0")
   
9. 9      env.render(mode="human")
   
10. 10
    
11. 11      for i_episode in range(20):
    
12. 12          observation = env.reset()
    
13. 13          for t in range(100):
    
14. 14              env.render()
    
15. 15              print(observation)
    
16. 16              action = env.action_space.sample()
    
17. 17              observation, reward, done, info = env.step(action)
    
18. 18              if done:
    
19. 19                  print("Episode finished after {} timesteps".format(t + 1))
    
20. 20                  break
    
21. 21      env.close()
    
22. 22
    
23. 23  if __name__ == '__main__':
    
24. 24      main()

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二、动作与观测

首先查看 HumanoidPyBulletEnv-v0 运动空间和观测空间的维度大小

1. <font size="3">1  print(f'env.action_space.shape = {env.action_space.shape}')
   
2. 2  print(f'env.observation_space.shape = {env.observation_space.shape}')
   
3. 3
   
4. 4  >> env.action_space.shape = (17,)
   
5. 5  >> env.observation_space.shape = (44,)</font>

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可知 HumanoidPyBulletEnv-v0 运动空间维度为 17，动作空间维度为 44
查看注册环境源码，可知 HumanoidPyBulletEnv-v0 入口类为 HumanoidBulletEnv

1. <font size="3">1  register(
   
2. 2      id='HumanoidPyBulletEnv-v0',
   
3. 3      entry_point='pybulletgym.envs.roboschool.envs.locomotion.humanoid_env:HumanoidBulletEnv',
   
4. 4      max_episode_steps=1000
   
5. 5      )<font face="微软雅黑">
   
6. </font></font>

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根据 HumanoidBulletEnv 初始化 __init__ 的参数，可知机器人实例由 Humanoid() 构建，顺藤摸瓜，获得 HumanoidBulletEnv 运动空间维度的详细定义。

1. <p><div align="left"><blockquote><font size="3">1  self.motor_names  = ["abdomen_z", "abdomen_y", "abdomen_x"]
   
2. 2  self.motor_power  = [100, 100, 100]
   
3. 3  self.motor_names += ["right_hip_x", "right_hip_z", "right_hip_y", "right_knee"]
   
4. 4  self.motor_power += [100, 100, 300, 200]
   
5. 5  self.motor_names += ["left_hip_x", "left_hip_z", "left_hip_y", "left_knee"]
   
6. 6  self.motor_power += [100, 100, 300, 200]
   
7. 7  self.motor_names += ["right_shoulder1", "right_shoulder2", "right_elbow"]
   
8. 8  self.motor_power += [75, 75, 75]
   
9. 9  self.motor_names += ["left_shoulder1", "left_shoulder2", "left_elbow"]
   
10. 10  self.motor_power += [75, 75, 75]</font>
    

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执行 step 时，pybullet-gym 中使用力矩对机器人电机进行控制

1. <font size="3">1  def set_torque(self, torque):
   
2. 2      self._p.setJointMotorControl2(bodyIndex=self.bodies[self.bodyIndex], jointIndex=self.jointIndex,controlMode=pybullet.TORQUE_CONTROL, force=torque)  # positionGain=0.1, velocityGain=0.1)</font>

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接下来查看观测空间定义，状态观测是由 observation, reward, done, info = env.step(action) 获得，因此查看源码 walker_base_env.py 可知状态计算方式

1. <font size="3">1  np.clip(np.concatenate([more] + [j] + [self.feet_contact]), -5, +5)</font>

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大致包含机器人的离地面高度、机器人欧拉角、各个关节相对位置、足底是否触地等状态。状态维度为一共为 46，详细的定义，以及为什么这么定义的原因未知，参见这条 issue 的讨论 openai/gym/issues/585（https://github.com/openai/gym/issues/585），看来 OpenAI 被戏称为 CloseAI 是有原因的。
done 根据机器人的高度和偏航角来判断机器人是否摔倒，回合是否结束

1. alive = float(self.robot.alive_bonus(state[0] + self.robot.initial_z, self.robot.body_rpy[1]))   # state[0] is body height above ground, body_rpy[1] is pitch

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三、奖励函数

对于强化学习问题，最为重要的就是奖励函数的设计，直接关乎训练后 Agent 的行为是否符合预期。HumanoidPyBulletEnv-v0 的奖励由下面几部分构成

1. <font size="3">1  self.rewards = [
   
2. 2      alive,
   
3. 3      progress,
   
4. 4      electricity_cost,
   
5. 5      joints_at_limit_cost,
   
6. 6      feet_collision_cost
   
7. 7  ]</font>

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• alive: 判断机器人是否摔倒
• progress: 速度的差值
• electricity_cost: 控制的能量损耗，由扭矩和电机速度计算
• joints_at_limit_cost: 关节是否卡住
• feet_collision_cost：足底碰撞检测
  
  
  

Pybullet-Gym 代码逻辑是很清晰，但是由于是移植的 roboschool 的 Humanoid 环境，很多 Agent 代码细节没有文档可以参考，官方的态度是我们只需要关心采用哪些强化学习算法去训练 Agent 就可以了，不需要关注 Agent 的实现细节。但是如果要训练自定义的 Biped Robot Walk 的话就必须深入看 Gym 的底层代码实现，研究状态、运动、以及奖励函数的具体细节。

四、补充

Humanoid V1 Wiki 介绍（https://github.com/openai/gym/wiki/Humanoid-V1#observation）

五、参考链接

https://github.com/openai/gym
https://github.com/benelot/pybullet-gym
OpenAI Gym 源码阅读:创建自定义强化学习环境
欧拉中的俯仰、横滚、偏航角（https://blog.csdn.net/guyubit/article/details/52995676）

作者：乐聚机器人 王松

完全看不懂也不影响我点赞。

原来点赞才能看懂！

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