webots深度强化学习

### Webots 中实现深度强化学习的方法

#### 深度强化学习框架 Deepbots
Deepbots 是一个用于在 Webots 机器人模拟器中进行强化学习实验的 Python 3 封装框架[^1]。该框架允许研究人员和开发者轻松设置各种类型的机器人及其传感器，并定义奖励函数以适应特定的任务需求。

对于希望利用 Webots 进行深度强化学习研究的人来说，deepbots 提供了一个良好的起点。它不仅简化了环境配置过程，还支持多种流行的 RL 库如 Stable Baselines 和 Ray Tune 的集成。

#### 并行化与 GPU 加速
当涉及到大规模训练时，并行计算可以显著提升效率。通过调整 `num_envs` 参数值（例如设为 16、128 或更高），可以在多个环境中同步运行相同的代理程序实例，从而加快探索速度并减少每一步所需的时间成本。不过需要注意的是，尽管增加了并行程度能够缩短总耗时，但这也会导致单次迭代的实际执行时间有所增长，因为更多的资源被占用来进行状态更新和其他操作[^2]。

#### 行为原语驱动的学习范式
为了应对复杂任务中的样本效率低下问题，PRIME 方法引入了一种新颖的行为原语机制。这种方法通过对专家示范动作序列进行分段处理，使得模型能够在较短周期内掌握关键技能组合而不必经历漫长的试错阶段。这特别适用于那些需要精细控制以及长时间规划才能完成的目标场景下的应用开发工作[^3]。

#### 示例代码展示
下面给出一段简单的例子来说明如何在一个自定义环境下初始化 agent 及其对应的 gym 环境：

from deepbots import GymEnvWrapper, Agent
import numpy as np


class MyCustomAgent(Agent):

    def __init__(self, env):
        super().__init__(env)

    def act(self, observation):
        action = self.policy(observation)  # Replace this line with your policy implementation.
        return action


if __name__ == "__main__":
    # Initialize environment and wrap it into a Gym-compatible interface.
    webots_world_path = "path/to/your/world.wbt"
    custom_gym_env = GymEnvWrapper(world_file=webots_world_path)

    # Create an instance of our custom agent class.
    my_agent = MyCustomAgent(custom_gym_env)

    # Start training loop...

此脚本展示了创建继承自 `Agent` 类的新类的过程，同时指定了具体的观测到行动转换逻辑；之后再将选定的世界文件加载至封装后的 Gym 环境内以便于后续调用标准 API 函数开展交互活动。