DI-engine强化学习入门（四）DI-ZOO强化学习——MUJOCO环境搭建
上一章我们搭建了Atari的强化学习环境，这一期我们来搭建MUJOCO强化学习环境
那么我们为什么要“多此一举”呢？
一、概述
MuJoCo和Atari对比
Atari：
- 类型：Atari游戏是一系列的经典视频游戏。
- 简单性：Atari游戏通常有相对简单的视觉和动作空间。例如，游戏”Breakout”中的动作可能仅限于将挡板向左或向右移动。
- 离散动作空间：Atari游戏中的动作通常是离散的（即非连续的），意味着在任何给定的时间点，代理（Agent）可以采取有限集合中的一个动作。
- 视觉处理：强化学习在Atari游戏中的应用往往涉及图像识别和处理，因为输入通常是以像素为基础的游戏画面。
- 研究重点：Atari环境在强化学习中常用来测试算法的能力，以在高度随机的环境中从视觉输入学习策略。
MuJoCo：
- 类型：MuJoCo是一种用于模拟连续动力学和接触机制的物理引擎。
- 复杂性：MuJoCo环境通常模拟机器人和其他动态系统，这些系统的动力学比Atari游戏要复杂得多。
- 连续动作空间：MuJoCo环境通常具有连续的动作空间，这意味着代理可以采取一系列连续值作为动作。
- 物理仿真：MuJoCo的强化学习应用更多地涉及到理解和控制物理动力学，如力、扭矩、关节角度等。
- 研究重点：在MuJoCo环境中，强化学习通常被用来解决控制和机器人学问题，如步行、跳跃或操纵物体。
Atari环境在强化学习中通常用于测试代理的决策和图像处理能力，而MuJoCo环境更多地用于测试代理处理复杂物理交互和连续控制的能力。Atari环境的问题通常是模式识别和反应时间的问题，而MuJoCo环境的问题则是控制论和动力学问题。两者提供了强化学习环境，为强化学习算法的研究提供了另一种不同的测试场景。
MuJoCo详细介绍
MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）是一个高度优化的物理引擎，它对连续动力学系统的仿真具有高效率和高精度，尤其擅长处理复杂的机械结构和接触动力学。MuJoCo广泛应用于机器人学、仿生学、生物力学和强化学习等领域。
游戏效果图：
MuJoCo的关键特性
- 快速且精确的仿真：MuJoCo设计了专门的算法，最小化数值误差，同时提供快速的仿真速度，这对于强化学习中的大量样本生成非常重要。
- 稳健的接触动力学：MuJoCo能够处理多体系统中的复杂接触场景，包括软硬接触、摩擦和碰撞。
- 基于物理的控制：对于需要精确控制力和扭矩的应用场景，MuJoCo提供了强大的物理基础。
- 灵活的模型定义：用户可以使用XML或其自有的MJCF（MuJoCo专用的XML格式）来定义复杂的机械模型。
- 优化和自动微分：MuJoCo支持自动微分，这对于机器学习中的梯度计算和模型参数优化非常有用。
强化学习训练案例
MuJoCo在强化学习领域的应用非常广泛，尤其是在控制任务和机器人学习中。以下是一些使用MuJoCo的强化学习训练案例和成果：
- 机器人步行：使用强化学习训练模拟的双足或四足机器人步行是MuJoCo的一个典型应用。例如，OpenAI通过MuJoCo训练了模型，使得机器人可以在不同的地形上行走。
- 操作任务：OpenAI的Dactyl机器人利用MuJoCo进行仿真，学习了如何使用其多关节手进行物体操作任务，如旋转一个玩具魔方。
- 人类动作模仿：研究人员利用MuJoCo仿真环境和强化学习算法训练代理模仿人类动作或进行体操动作。
- 复杂动作序列：DeepMind的Parkour项目中，使用MuJoCo模拟的代理学会了一系列复杂的动作，包括跳跃、翻滚和攀爬，以通过障碍课程。
- 多智能体协作：MuJoCo也被用于多智能体系统的研究，例如多个机器人协作搬运物体或进行足球比赛。
算法发展：
如TRPO（Trust Region Policy Optimization）、PPO（Proximal Policy Optimization）和DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）等现代强化学习算法在MuJoCo环境中得到了大量测试和改进。
环境安装
这里我们安装 mujoco>=2.2.0版本（2.0之前的版本安装比较复杂）
pip install mujocopip install gym
安装检验
import gymenv = gym.make('Hopper-v3')obs = env.reset()print(obs.shape) # (11, )运行一下，显示以下界面
原始环境分析
在MuJoCo环境中，变换前的空间指的是仿真开始之前设定的初始环境状态。包括所有物体的初始位置、速度、加速度等物理属性，它们构成了观察空间、动作空间和奖励空间的基础。以下是详细说明：
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