强化学习环境 - robogym - 学习 - 4

项目地址

https://github.com/openai/robogym

为什么选择 robogym

1. 自己的项目需要做一些机械臂 table-top 级的多任务操作

2. robogym 基于 mujoco 搭建，构建了一个仿真机械臂桌面物体操作（pick-place、stack、rearrange）场景

3. robogym 的例程效果看，支持多个相机示教，包括眼在手上和眼在手外，可以获取多视角视觉信息

4. robogym 的物体支持 YCB 数据集格式

主要是这些原因，当然，看官方 readme.md 文档，它还有其他不错的功能。

国内主流社区对 robogym 的介绍比较少，所以选择写一些文档记录一下，作为参考。

如何消去目标位置的阴影？

robogym 原本是做复杂 goal-condition 强化学习以及课程学习做的 benchmark ，因此在 benchmark 专门渲染了目标位置/旋转角。

但是对于我的项目，不需要这样的目标信息，因为目标是我自己设置的，不是 benchmark 设置的。

因此在 mujoco 仿真环境中，需要消除/不显示这样的目标阴影信息。

解决办法如下：

打开源文件：~/robogym/robogym/envs/rearrange/simulation/base.py ，转到第 750 行左右。

if colors is not None:
	color = list(colors[i])

    self.mj_sim.model.geom_rgba[object_geom_ids, :] = color
    self.mj_sim.model.geom_rgba[target_geom_ids, :] = color

self.mj_sim.model.geom_rgba[target_geom_ids, -1] = 0.2

这里的 if 块说明的是，如果没有颜色变量，就从默认的 colors 列表中选取颜色，分别对 object_geom_ids 和 target_geom_ids 进行上色。但是在最后，又进行了 self.mj_sim.model.geom_rgba[target_geom_ids, -1] = 0.2 这个代码，这其实是让目标物体的颜色变淡。

因此只要在这里把 0.2 设置成更小的数，0.02 或者 0.0 都可以，就可以让目标物体在渲染中消失。

【注意】：只是在 mujoco 的 render() 渲染消失了，但是目标位置还是存在的，可以通过 reset() 读取得到！

把 self.mj_sim.model.geom_rgba[target_geom_ids, -1] = 0.0 效果如下：

可见，阴影消失了。

如何让物体颜色变得正确？

robogym 这个 benchmark 是由 YCB 格式的数据集的，选择使用 YCB 物体进行仿真，可以得到一个模型的实体，但是 robogym 的代码是：先随机选择模型、再随机选择颜色，然后再一一匹配相当于上色。这样的结果是：渲染后 YCB 模型具有 非常不真实 的颜色。

解决方法是：正则表达式提取从路径名中提取水果名字，设置一个字典记录每个水果的颜色，然后匹配到水果名字就做颜色的替换；没有匹配到，也就是其他物体，就用缺省随机颜色。

打开源文件：~/robogym/robogym/envs/rearrange/common/mesh.py ，进入到 MeshRearrangeEnv 的 _sample_group_attributes 文件下，在源码基础上添加一些代码：

def _sample_group_attributes(self, num_groups: int):
        attrs_dict = super()._sample_group_attributes(num_groups)
        attrs_dict["mesh_files"] = self._sample_object_meshes(num_groups)


        # #################### add code here ! ####################
        # 设置一个字典记录每个水果的颜色
        fruit_colors = {
            "banana": [1.0, 1.0, 0.6, 1.0],  # yellow
            "strawberry": [1.0, 0.0, 0.4, 1.0],  # red
            "apple": [0.8, 0.0, 0.0, 1.0],  # red
            "lemon": [1.0, 1.0, 0.4, 1.0],  # yellow
            "peach": [1.0, 0.8, 0.6, 1.0],  # orange
            "pear": [0.8, 1.0, 0.8, 1.0],  # green
            "orange": [1.0, 0.5, 0.0, 1.0],  # orange
            "plum": [0.6, 0.0, 0.4, 1.0]  # purple
        }
        
        # 正则表达式提取从路径名中提取水果名字
        import re
        # attrs_dict["mesh_name"] = []
        for i in range(len(attrs_dict["mesh_files"])):
            match = re.search(r'/\d+_(\w+)/\d+_\w+.stl', attrs_dict["mesh_files"][i][0])
            if match:
                name_string = match.group(1)
                # attrs_dict["mesh_name"].append(name_string)
                if name_string in fruit_colors.keys():
                    # 然后匹配到水果名字就做颜色的替换
                    attrs_dict["color"][i, :] = np.asarray(fruit_colors[name_string])
            # else:
            #     没有匹配到，也就是其他物体，就用缺省随机颜色
            #     attrs_dict["mesh_name"].append('default')
        # ##########################################################

        return attrs_dict

效果显著，水果成功变成了它们应有的颜色。