【ManiSkill】環境success條件和reward函數學習筆記

1. “PickCube-v1”

info["success"]:用于指示任務是否成功完成

布爾型張量,在環境的evaluate()方法中計算并返回:

"success": is_obj_placed & is_robot_static

這確保了機器人不僅能將物體準確放置在目標位置,而且能夠穩定地保持靜止,模擬現實世界中的穩定抓取和放置任務;

狀態量說明
is_obj_placed立方體的位置與目標位置(綠色球體)之間的
L2距離≤goal_thresh(0.025m)
is_robot_static機器人的關節速度小于0.2

is_obj_placed:判斷物體是否被成功放置在目標位置

is_obj_placed = (torch.linalg.norm(self.goal_site.pose.p - self.cube.pose.p, axis=1)<= self.goal_thresh
)

具體功能:

  • 通過計算紅色立方體與綠色目標球體之間的L2距離來判斷
  • 當距離小于或等于 goal_thresh(0.025m)時返回 True
  • 作為任務成功條件的一部分(還需要機器人靜止)
  • 在獎勵函數中用于增強靜態獎勵部分

在evaluate函數中的應用:

  • is_robot_static 相結合判斷任務是否成功完成
  • 成功放置物體但機器人未靜止不算作任務成功

在獎勵計算中的應用:

  • 當物體放置在目標位置時,增加靜態獎勵;
  • 當滿足成功條件時(物體放置且機器人靜止),給予成功獎勵值5;[code]

is_robot_static:判斷機器人是否處于靜止狀態

當機器人成功抓取立方體并將其移動到目標位置后,系統會檢查機器人是否穩定靜止,以確保任務完成的穩定性和質量。

is_robot_static = self.agent.is_static(0.2)

該變量通過調用 BaseAgent 類中的 is_static() 方法實現,具體檢查機器人的關節速度(“q velocity”)是否低于0.2。如果所有關節速度都小于此閾值,則認為機器人處于靜止狀態。

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