あとでちゃんと書きます
- ルートディレクトリ直下
- 学習用スクリプトとか評価用スクリプトとかの置き場
- 頻繁に触る
- algo
- 上記のスクリプトで使うDrQアルゴリズムとかその他細かいモジュール置き場
- conf
- 実験条件の設定ファイル置き場
- 環境生成条件やハイパラの設定（hydra形式）がまとまって存在する
- log
- 学習ログ置き場
- movie
- 評価時の動画（gif）置き場
- work
- 学習開始時に作られるワークスペース
- 各モデルやリプレイバッファや学習結果の保存先
train.py:- 学習開始用スクリプト
visualize.ipynb:- 学習過程のプロット用
eval.ipynb:- 学習済みエージェントの評価用（動画出力）
test_env.ipynb,test_obs.ipynb:- 環境の動作確認したくなったときに触るやつ
- その他:
- 名前のはじめに _ がついているものは実装途中とか微妙なやつ
依存関係解決（poetry）
poetry install
学習のバックグラウンド実行＋ログ記録
poetry run nohup python train.py >> log/hoge.log &
- グリッドワールド状の移動ロボット制御タスク環境
- 空間はグレイスケールの値域で画像形式で表される（現時点では通行可能・障害物のいずれか）
- ロボットは「通行可能」色のピクセル上でのみ移動可能
- NavStackライクなシステムを内包
- 疑似LiDARからOccupancyMapを生成
- move_baseっぽく目標姿勢指定による自律移動制御
- 本体：
- navstack-gym（Gym環境本体）
- 要素：
- nav-sim-modules（シミュレーション部分）
- randoor（部屋生成エンジン）
import gym
import navstack_gym
env = gym.make('VisibleTreasureChestRoom-v0')
env.reset()以下のタイミングでの引数の指定によってタスク条件を変更可
- Envインスタンス生成時：
- 該当メソッド：
gym.make() - 設定対象：シミュレーションの動作設定（地図サイズ等・経路探索上限回数など）
- 該当メソッド：
- 環境リセット時：
- 該当メソッド：
env.reset() - 設定対象：部屋生成条件・再生成の可否
- 該当メソッド：
| 引数名 | 型 | デフォルト値 | 意味 | 感覚的な解釈 |
|---|---|---|---|---|
| id | str | - | タスク環境のID（後述） | - |
| map_size | int | 256 | 地図のサイズ | 実質的な世界の大きさ |
| map_resolution | float | 0.1 | 地図1マスあたりの距離（m） | - |
| spawn_extension | float | 0.3 | エージェントの生成領域を障害物からどれだけ離すか（m） | どれだけ安全な内地からサンプルされやすくするか |
| path_exploration | int | 4,000 | 経路探索時の隣接ノード探索回数上限 | 1回の経路探索をどれだけ長く行うか |
| path_planning_count | int | 10 | 経路探索回数上限 | 経路探索のやり直しを何回まで許容するか |
| path_turnable | float | 1ピクセル移動ごとの回転可能角度（rad） | ロボットの旋回性能 | |
| allowable_goal_error_norm | float | 0.5 | ゴール到達判定の閾値（m） | - |
| avoidance_size | int | 3 | 障害物マスから周囲何ピクセルを避けるか | ロボットの体の大きさ |
| move_limit | int | -1 | 1回の移動可能距離上限（ピクセル単位・-1で上限なし） | 自律移動の制限時間的な役割 |
| movable_discount | float | 5 | 目標位置の指定可能距離上限（地図サイズの何分割分まで指定できるようにするか） | 大きくするほど指定可能範囲が狭まる |
| found_threshold | float | 0.75 | オブジェクトの発見判定閾値（m） | - |
| passable_color | int | 0 | 環境の通行可能領域の値設定 | - |
| map_obs_val | int | 100 | 地図に記録する障害物属性 | - |
| map_pass_val | int | 0 | 地図に記録する通行可能属性 | - |
| map_unk_val | int | -1 | 地図に記録する未知属性 | - |
| 引数名 | 型 | デフォルト値 | 意味 | 感覚的な解釈 |
|---|---|---|---|---|
| is_generate_pose | bool | True | エージェント初期位置の再サンプルの可否 | - |
| is_generate_room | bool | True | 部屋構造の再生成の可否 | - |
| scene_obstacle_count | int | 10 | 部屋内に生成する障害物の個数 | - |
| scene_obstacle_size | float | 0.7 | 障害物のサイズ（m） | - |
| scene_target_size | float | 0.2 | 宝箱のサイズ（m） | - |
| scene_key_size | float | 0.2 | 鍵のサイズ（m） | - |
| scene_obstacle_zone_thresh | float | 1.5 | 障害物クラスタリングの閾値（m） | どこまで障害物群とみなすか |
| scene_distance_key_placing | float | 0.7 | 鍵配置領域を障害物・壁からどれだけ離すか（m） | - |
| scene_range_key_placing | float | 0.3 | 鍵配置領域の幅（m） | - |
| scene_room_length_max | float | 9 | 部屋ポリゴンの外接円の最大直径（m） | 部屋のだいたいの大きさ |
| scene_room_wall_thickness | float | 0.05 | 壁の厚さ（m） | - |
| scene_wall_threshold | float | 0.1 | オブジェクト生成を壁からどれだけ離すか（m） | 高くするほど全オブジェクトの配置が内地に寄る |
以下参照。
navstack_gym/init.py
Invisible：- 宝箱・鍵に衝突判定が付与されない
- 地図に記録されない
Visible：- 全てオブジェクトに衝突判定が付与される
- 地図に記録され、獲得されると衝突判定が消失（地図からも消える）