def learn(self, obs, action, reward, next_obs, terminal): terminal = np.expand_dims(terminal, -1) reward = np.expand_dims(reward, -1) obs = torch.FloatTensor(obs).to(self.device) action = torch.FloatTensor(action).to(self.device) reward = torch.FloatTensor(reward).to(self.device) next_obs = torch.FloatTensor(next_obs).to(self.device) terminal = torch.FloatTensor(terminal).to(self.device) critic_loss,actor_loss = self.alg.learn(obs, action, reward, next_obs, terminal) return critic_loss,actor_loss

这段代码看起来是一个强化学习算法的学习过程。输入的参数包括当前状态(obs)、动作(action)、奖励(reward)、下一个状态(next_obs)和是否结束(terminal)。其中，obs、action、reward、next_obs都转换成了PyTorch中的张量格式，并且都被送到了GPU上进行计算。最后，算法进行一次学习过程，输出actor_loss和critic_loss两个指标来表示学习效果。

相关问题

def _get_thread_target(self, obs, last_move, alpha, beta, depth, score_dict): def _min(): _beta = beta self._last_move_list.append(last_move) if depth == 0: score_atk, score_def = self.evaluate(obs) self._last_move_list.pop() # 对于只搜一层的情况下，必须要教会AI防守活三和冲四。这里的做法是手动提高对方活三和冲四的分数 if score_def < score_3_live: if score_atk > score_def: score = score_atk - self._atk_def_ratio * score_def else: score = -score_def + self._atk_def_ratio * score_atk else: if score_def == score_3_live: if score_atk >= score_4: score = score_atk - self._atk_def_ratio * score_def else: score = -score_4 else: # 为了防止AI在对方有活四的情况下放弃治疗 if score_def >= score_4_live: score = score_5 if score_atk == score_5 else -score_5 else: score = score_5 if score_atk == score_5 else -score_4_live x, y = int(last_move[0]), int(last_move[1]) score_dict[(x, y)] = score if self._show_info: print((x, y), 'atk=', score_atk, 'def=', score_def, 'total=', score) return score

这段代码是一个博弈树搜索算法中的极小化函数，用于计算对手最优决策下的最小分数。该函数接受多个参数，包括当前的观察状态 obs、对手上一步的落子位置 last_move、当前搜索的 alpha 和 beta 值、搜索的深度 depth、以及一个分数字典 score_dict，用于记录每个位置的分数。

在函数内部，首先将对手上一步的落子位置加入到 self._last_move_list 列表中，然后根据当前搜索深度和棋盘状态 obs 计算出当前状态下的分数 score_atk 和 score_def，分别代表己方和对方的得分。接着对于不同的得分情况，手动调整对方的分数，以便能够让 AI 学会防守活三和冲四等棋局中的特殊情况。最后将当前位置的分数记录到 score_dict 中，并返回当前状态下对手的最小分数。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D class Node3D: def __init__(self, x, y, z, cost=0, parent=None): self.x = x self.y = y self.z = z self.cost = cost self.parent = parent def __str__(self): return f'Node(x={self.x}, y={self.y}, z={self.z})' def distance(node1, node2): return np.linalg.norm(np.array([node2.x - node1.x, node2.y - node1.y, node2.z - node1.z])) def is_collision(nearest_node, new_node, obstacles): for obstacle in obstacles: nearest_node_xyz = np.array([nearest_node.x, nearest_node.y, nearest_node.z]) new_node_xyz = np.array([new_node.x, new_node.y, new_node.z]) v = nearest_node_xyz - new_node_xyz p = np.array(obstacle[:3]) - nearest_node_xyz a = np.dot(v, v) b = 2 * np.dot(v, p) c = np.dot(p, p) - obstacle[3] ** 2 disc = b ** 2 - 4 * a * c if disc >= 0: t1 = (-b + np.sqrt(disc)) / (2 * a) t2 = (-b - np.sqrt(disc)) / (2 * a) for t in [t1, t2]: if 0 <= t <= 1: return True return False class RRT3D: def __init__(self, start, goal, bounds, obstacles, max_iter=10000, step_size=1.0): self.start = Node3D(*start) self.goal = Node3D(*goal) self.bounds = bounds self.step_size = step_size self.goal_sample_rate = 0.1 self.obs = obstacles self.max_iter = max_iter self.start_tree = [self.start] self.goal_tree = [self.goal] self.path = None def plan(self): for i in range(self.max_iter): start_rnd = self.get_random_node() n_start_nearest = self.get_nearest_node(self.start_tree, start_rnd) n_start_new = self.steer(n_start_nearest, start_rnd) if n_start_new and not is_collision(n_start_nearest, n_start_new, self.obs): self.start_tree.append(

<think>嗯，用户想实现3D空间中的双向RRT路径规划，需要包括节点定义、距离计算、碰撞检测和双向扩展。首先，我需要回忆一下RRT的基本原理和步骤。RRT通过随机采样来构建树状结构，逐渐探索空间，直到找到起点到终点的路径。双向RRT应该是指同时从起点和终点生长两棵树，直到它们连接起来，这样可以加快收敛速度。

首先，节点定义。在3D空间中，每个节点应该包含坐标(x,y,z)和父节点的引用，这样在找到路径后可以回溯。Python中可以用类来实现，比如定义一个Node类，有position和parent属性。

接下来是距离计算。3D空间中两点之间的距离是欧几里得距离，可以用numpy的linalg.norm函数来计算。这个比较简单，但要注意计算效率，因为RRT需要频繁计算节点之间的距离。

然后是碰撞检测。这部分可能比较复杂，因为用户没有具体说明障碍物的形状，可能需要假设一些基本的障碍物，比如球形或立方体。比如定义一个函数is_collision，检查路径上是否有障碍物。例如，可以检查路径线段是否与障碍物相交，或者在采样点周围一定范围内是否有障碍物。这里可能需要用户自定义障碍物的表示方式，比如用列表存储障碍物的位置和尺寸。

双向扩展的话，需要同时维护两棵树，一棵从起点开始，另一棵从终点开始。每次迭代中，先采样一个随机点，然后找到最近的节点，向该点方向扩展一个步长，生成新节点。然后检查是否有碰撞，如果没有，就将新节点加入树中。然后交换两棵树的角色，让另一棵树尝试向新生成的节点扩展，以加速连接。当两棵树的节点之间的距离小于某个阈值时，认为路径找到。

在实现的时候，需要注意步长的控制，以及如何高效地搜索最近节点。可以用numpy的向量化操作来加速距离计算，避免循环。比如，将所有节点的坐标存储在一个数组中，然后用广播的方式计算距离。

可视化部分，可以使用matplotlib的3D绘图功能，绘制树的结构和路径，以及障碍物。可能需要用scatter和plot3D来绘制节点和边。

现在，可能的难点在于碰撞检测的实现效率和双向RRT的连接策略。需要确保碰撞检测既准确又快速，否则算法会变慢。另外，双向RRT的扩展方向可能需要调整，比如交替扩展两棵树，或者以一定概率向目标点扩展。

另外，用户可能希望代码结构清晰，模块化，比如将节点定义、距离计算、碰撞检测、树扩展等部分分开写成函数或类方法。这样代码更易读和维护。

最后，测试时需要考虑不同障碍物配置下的路径规划效果，以及调整步长、最大迭代次数等参数，确保算法能够有效找到路径。</think>以下是3D空间双向RRT路径规划的实现说明，包含核心组件实现和可视化：

### 1. 节点定义

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

class Node:
    def __init__(self, position):
        self.position = np.array(position)  # 3D坐标(x,y,z)
        self.parent = None  # 父节点指针

### 2. 距离计算
使用欧几里得距离公式：
$$d(p_1,p_2) = \sqrt{(x_2-x_1)^2 + (y_2-y_1)^2 + (z_2-z_1)^2}$$

def distance(p1, p2):
    return np.linalg.norm(p1 - p2)

### 3. 碰撞检测（球形障碍物）

def is_collision(pos, obstacles):
    for obstacle in obstacles:
        if distance(pos, obstacle['pos']) <= obstacle['radius']:
            return True
    return False

### 4. 双向RRT核心算法

def bidirectional_rrt(start, goal, bounds, obstacles, max_iter=5000, step_size=0.5):
    # 初始化两棵树
    start_tree = [Node(start)]
    goal_tree = [Node(goal)]
    
    for _ in range(max_iter):
        # 交替扩展方向
        for tree, target_tree in [(start_tree, goal_tree), (goal_tree, start_tree)]:
            # 随机采样
            rand_point = np.random.uniform(bounds[:,0], bounds[:,1])
            
            # 寻找最近节点
            nearest_node = min(tree, key=lambda n: distance(n.position, rand_point))
            
            # 生成新节点
            direction = rand_point - nearest_node.position
            new_pos = nearest_node.position + step_size * (direction / np.linalg.norm(direction))
            
            if not is_collision(new_pos, obstacles):
                new_node = Node(new_pos)
                new_node.parent = nearest_node
                tree.append(new_node)
                
                # 检查两棵树连接
                closest_in_target = min(target_tree, key=lambda n: distance(n.position, new_pos))
                if distance(new_pos, closest_in_target.position) < step_size:
                    # 构建完整路径
                    return reconstruct_path(new_node, closest_in_target)
    
    return None  # 未找到路径

### 5. 可视化实现

def plot_3d_path(path, obstacles, bounds):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    
    # 绘制障碍物
    for obs in obstacles:
        u, v = np.mgrid[0:2*np.pi:20j, 0:np.pi:10j]
        x = obs['radius']*np.cos(u)*np.sin(v) + obs['pos'][0]
        y = obs['radius']*np.sin(u)*np.sin(v) + obs['pos'][1]
        z = obs['radius']*np.cos(v) + obs['pos'][2]
        ax.plot_wireframe(x, y, z, color='r', alpha=0.1)
    
    # 绘制路径
    if path:
        path_array = np.array([p.position for p in path])
        ax.plot(path_array[:,0], path_array[:,1], path_array[:,2], 'b-', lw=2)
    
    ax.set_xlim(bounds[0])
    ax.set_ylim(bounds[1])
    ax.set_zlim(bounds[2])
    plt.show()

### 6. 应用示例

# 参数配置
start = (0,0,0)
goal = (5,5,5)
bounds = np.array([[0,5], [0,5], [0,5]])  # 三维空间边界
obstacles = [
    {'pos': (2,2,2), 'radius': 1},
    {'pos': (3,4,3), 'radius': 0.8}
]

# 运行算法
path = bidirectional_rrt(start, goal, bounds, obstacles)

# 可视化结果
if path:
    plot_3d_path(path, obstacles, bounds)
else:
    print("路径未找到")