如何在.env_wrapper.py中为环境创建一个包装器

在.env_wrapper.py中创建一个环境包装器，可以通过继承 OpenAI Gym 的环境类来实现。具体来说，你需要定义一个新的类，继承原来的环境类，并在这个新类中重写需要修改的方法，从而实现对环境的包装。以下是一个简单的示例，假设你想要为 CartPole-v0 环境添加一个观察空间的噪声：

import gym

class NoisyObservationWrapper(gym.Wrapper):
    def __init__(self, env, noise_scale=0.1):
        super().__init__(env)
        self.noise_scale = noise_scale

    def reset(self, **kwargs):
        obs = self.env.reset(**kwargs)
        obs = obs + self.noise_scale * np.random.randn(*obs.shape)
        return obs

    def step(self, action):
        obs, reward, done, info = self.env.step(action)
        obs = obs + self.noise_scale * np.random.randn(*obs.shape)
        return obs, reward, done, info

在这个例子中，我们定义了一个 `NoisyObservationWrapper` 类，继承了 `gym.Wrapper` 类。在这个类中，我们实现了 `reset` 方法和 `step` 方法，用来对环境的状态进行修改。在 `reset` 方法中，我们首先调用原来环境的 `reset` 方法来获取初始状态，然后将状态添加一个噪声，最后返回新的状态。在 `step` 方法中，我们同样首先调用原来环境的 `step` 方法来执行动作，并获取新的状态、奖励、完成标志和信息。然后将新的状态添加一个噪声，并将结果返回。

使用这个包装器，我们可以在创建环境时，将原来的环境对象传入到包装器中，从而得到一个新的被包装的环境对象：

env = gym.make('CartPole-v0')
wrapped_env = NoisyObservationWrapper(env, noise_scale=0.1)

这里我们创建了一个 CartPole-v0 的环境对象，并将其传入到了我们定义的包装器中，得到了一个新的被包装的环境对象 `wrapped_env`。现在，当我们调用 `wrapped_env.reset()` 或 `wrapped_env.step()` 方法时，就会自动将环境状态加上噪声。