什么是强化学习
强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是机器学习中的一个重要分支，属于一种基于试错机制的学习方法。它通过让智能体（Agent）与环境（Environment）进行交互，并通过奖励或惩罚的反馈机制，逐步学习到一个最优的决策策略（Policy），以达到预期的目标。强化学习广泛应用于机器人控制、游戏 AI、自动驾驶等领域。
强化学习的基本概念
在强化学习中，智能体的目标是通过和环境的不断交互，在每一个时刻做出一个动作（Action），以期最大化它在长期内获得的累计奖励（Cumulative Reward）。我们可以将强化学习问题形式化为一个马尔可夫决策过程（MDP, Markov Decision Process）。下面是强化学习的几个核心组成部分：
1. 状态（State, S）
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状态是智能体当前所处的情境或环境中的某种信息表示。比如在围棋中，状态可以表示当前的棋盘布局；在自动驾驶中，状态可以是传感器数据和周围环境的信息。
2. 动作（Action, A）
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动作是智能体在某一时刻可以做出的决策。不同的状态对应不同的可能动作。比如在机器人控制中，动作可以是向左转、向右转、加速或减速。
3. 奖励（Reward, R）
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奖励是环境对智能体某一动作的反馈信号。它是一个标量，用来衡量该动作的好坏。智能体的目标是通过行动来最大化累积的奖励。比如在游戏中，获胜可以得到正奖励，而失败则可能得到负奖励。
4. 策略（Policy, π）
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策略定义了智能体在每个状态下应该采取什么动作。策略可以是确定性的（即在每个状态下都有唯一的动作选择）或者是随机的（即每个状态下都有某个动作的概率分布）。策略是强化学习中智能体需要学习的核心内容。
5. 值函数（Value Function, V 或 Q）
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值函数是用来评估某个状态（或状态-动作对）的“好坏”的函数。它表示智能体从某个状态（或状态-动作对）开始，期望能够获得的累计奖励。
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状态值函数 V(s)：从状态 s 开始，未来期望能获得的累积奖励。
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状态-动作值函数 Q(s, a)：在状态 s 下采取动作 a 后，未来期望能获得的累积奖励。
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强化学习的基本流程
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智能体观察当前状态（State）。
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根据策略（Policy）选择一个动作（Action）。
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智能体执行这个动作，环境给出反馈，包括下一状态和奖励（Reward）。
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智能体根据奖励和下一状态更新策略，优化动作选择。
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重复上述过程，直到达到目标或回合结束。
强化学习环境配置
安装ubuntu系统及ROS2
这里不在仔细说明；
设置显卡驱动
安装完ROS2后，找到附加驱动
注意：这里高显卡使用545，低显卡使用535，还有一种可能是其他。
安装虚拟环境Anaconda
下载
Download Anaconda Distribution | Anaconda
安装
bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
直按回车键，知道出现yes/no,然后选择yes
这里选择no，不需要配置环境。
在bashrc下添加环境变量
source ~/anaconda3/bin/activate打开终端，出现base说明安装成功
安装pytorch
# 创建虚拟环境
conda create -n ref python=3.8
#安装PyTorch 1.13
conda activate ref
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
#这里pytorch太慢的话，运行下面的
conda install pytorch==1.13.1
安装IsaacGym
下载Isaacgym：Isaac Gym - Download Archive | NVIDIA Developer
cd isaacgym/python/
conda activate ref
#安装
pip install -e.
安装完之后，我们需要配置一个环境
conda activate ref
cd $CONDA_PREFIX
mkdir -p ./etc/conda/activate.d
mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d
touch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh
touch ./etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh
找到/home/XXX/anaconda3/envs/ref/etc/conda目录下有两个文件夹
进入activate.d，打开env_vars.sh文件添加下面内容
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib进入deactivate.d，打开env_vars.sh文件添加下面内容
# 保存原始的 LD_LIBRARY_PATH
ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH
# 要删除的目录
DIRECTORY_TO_REMOVE="$CONDA_PREFIX/lib"
# 使用 grep 过滤掉要删除的目录项
NEW_LD_LIBRARY_PATH=$(echo $LD_LIBRARY_PATH | tr ':' '\n' | grep -v "$DIRECTORY>
# 设置新的 LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$NEW_LD_LIBRARY_PATH
#echo "Original LD_LIBRARY_PATH: $ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH"
#echo "New LD_LIBRARY_PATH: $LD_LIBRARY_PATH"保存，重新进入虚拟环境
测试
cd isaacgym/python/examples/
python joint_monkey.py 
安装强化学习
下载：GitHub - roboterax/humanoid-gym: Humanoid-Gym: Reinforcement Learning for Humanoid Robot with Zero-Shot Sim2Real Transfer https://arxiv.org/abs/2404.05695
cd humanoid-gym/
pip install -e.
基于PPO算法的训练
#运行
cd humanoid
#启动基于PPO算法的训练，任务为humanoid任务，注意这里根据自己的显卡选择训练数量
python scripts/train.py --task=humanoid_ppo --run_name v1 --headless --num_envs 4096
评估训练好的PPO策略 v1
此命令加载 'v1' 策略以在其环境中进行性能评估。除此之外，它还会自动导出一个JIT模型，适合用于部署。
python scripts/play.py --task=humanoid_ppo --run_name v1执行模拟到模拟的模型转换
使用导出的 'v1' 策略来进行模拟到模拟的转换。
python scripts/sim2sim.py --load_model /home/baining/humanoid-gym/logs/XBot_ppo/exported/policies/policy_1.pt运行训练好的策略
python scripts/sim2sim.py --load_model /home/baining/humanoid-gym/logs/XBot_ppo/exported/policies/policy_example.pt
