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Miniworld

轻量级3D室内环境模拟器 强化学习与机器人研究利器

Miniworld作为轻量级3D室内环境模拟器,为强化学习和机器人研究提供了简单而灵活的平台。它模拟了基本的室内场景,支持高性能多进程运行,资源需求低。虽然图形和物理模拟较为基础,但其易用性和可扩展性使其成为VizDoom或DMLab的有力替代。Miniworld还支持域随机化和深度图生成,适合各类研究需求。

Miniworld 目前由 Farama 基金会(https://farama.org/project_standards)维护。有关长期计划的详细信息,请参阅[项目路线图](https://github.com/Farama-Foundation/Miniworld/issues/103)。

构建状态

目录:

简介

MiniWorld 是一个用于强化学习和机器人研究的简约 3D 室内环境模拟器。它可以用来模拟带有房间、门、走廊和各种物体的环境(例如:办公室和家庭环境、迷宫)。MiniWorld 可以被视为 VizDoom 或 DMLab 的一个更简单的替代品。它完全用 Python 编写,旨在让学生能够轻松修改或扩展。

迷宫环境俯视图 人行道环境图 收集生命值环境图

特点:

  • 依赖少,不易出错,安装简单
  • 易于创建自己的关卡或修改现有关卡
  • 性能良好,帧率高,支持多进程
  • 轻量级,下载量小,内存需求低
  • 基于宽松的 MIT 许可证提供
  • 附带各种免费的 3D 模型和纹理
  • 提供完全可观察的俯视图
  • 支持域随机化,用于仿真到现实的迁移
  • 能够在墙壁上显示字母数字字符串
  • 能够生成与相机图像匹配的深度图(RGB-D)

局限性:

  • 图形基本,远不及真实感
  • 物理效果非常基础,不足以模拟机械臂或操作任务

使用 MiniWorld 的出版物和投稿列表(如有遗漏,请提交拉取请求添加):

这个模拟器是作为 Mila 工作的一部分创建的。

安装

要求:

  • Python 3.7+
  • Gymnasium
  • NumPy
  • Pyglet(OpenGL 3D 图形)
  • GPU 用于 3D 图形加速(可选)

你可以使用 PyPI 安装:

python3 -m pip install miniworld

你也可以从源代码安装:

git clone https://github.com/Farama-Foundation/Miniworld.git
cd Miniworld
python3 -m pip install -e .

如果遇到任何问题,请查看故障排除指南

使用

有一个简单的 UI 应用程序,允许你手动控制模拟或真实机器人。manual_control.py 应用程序将启动 Gym 环境,显示摄像机图像并将动作(键盘命令)发送回模拟器或机器人。--env-name 参数指定要加载的环境。有关更多信息,请参阅可用环境列表

./manual_control.py --env-name MiniWorld-Hallway-v0

# 显示环境的俯视图
./manual_control.py --env-name MiniWorld-Hallway-v0 --top_view

还有一个运行自动测试的脚本(run_tests.py)和一个收集性能指标的脚本(benchmark.py)。

离屏渲染(集群和 Colab)

在集群或 Colab 环境中运行 MiniWorld 时,需要渲染到离屏显示。你可以通过在运行 MiniWorld 之前将环境变量 PYOPENGL_PLATFORM 设置为 egl 来离屏运行 gym-miniworld,例如:

PYOPENGL_PLATFORM=egl python3 your_script.py

或者,如果这不起作用,你也可以尝试使用 xvfb 运行 MiniWorld,例如:

xvfb-run -a -s "-screen 0 1024x768x24 -ac +extension GLX +render -noreset" python3 your_script.py

引用

要引用此项目,请使用:

@article{MinigridMiniworld23,
  author       = {Maxime Chevalier-Boisvert and Bolun Dai and Mark Towers and Rodrigo de Lazcano and Lucas Willems and Salem Lahlou and Suman Pal and Pablo Samuel Castro and Jordan Terry},
  title        = {Minigrid \& Miniworld: Modular \& Customizable Reinforcement Learning Environments for Goal-Oriented Tasks},
  journal      = {CoRR},
  volume       = {abs/2306.13831},
  year         = {2023},
}
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