请举一个超过2维的连续动作空间的强化学习环境的例子

好的，一个超过2维的连续动作空间的强化学习环境的例子是 BipedalWalker-v3。下面是一个基本的 Python 代码示例：

import gym

env = gym.make('BipedalWalker-v3')
observation = env.reset()

for t in range(1000):
    env.render()
    action = env.action_space.sample()
    observation, reward, done, info = env.step(action)
    if done:
        print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
        break
env.close()

在这个例子中，我们同样使用 `gym.make()` 函数创建了一个 BipedalWalker-v3 环境，并初始化了初始观察值 `observation`。动作空间是一个四维的连续动作空间，分别表示两条腿的力矩。观察值包括机器人的位置、速度、关节角度和角速度。奖励是根据机器人的位置和速度计算的。这个环境的目标是让机器人在不倒的情况下尽可能快地走过一段路程。该环境比 MountainCarContinuous-v0 更加复杂，因为它需要在四维的连续动作空间中搜索最佳动作。