CartPole-v0の使い方(OpenAI gym)

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■CartPole-v0の説明

倒立振子のゲームを行います。以下の様にカートの上にポールが立った状態でスタートし、ポールが立ったままの状態を維持するように、カートを左右に動かします。

■CartPole-v0を使った具体例

簡単な動作方法は以下。このゲームを強化学習の題材に使う事例はこちらで説明。OpenAI gym , numpyのインストール方法はこちら。

＜カートの操作:env.step＞
env.step()に0を入れると左へ、1を入れると右へ動きます。env.action_space.sample()はアクションをランダムに選択する関数です。

＜カートとポールの状態:observation＞
カートを操作した結果、カートとポールの状態がobservationで定義されます。値の範囲は公式で定義されている値を記載しております。

　配列0：カートの位置　-4.8～4.8
　配列1：カートの速度　-Inf～Inf (無限大)
　配列2：ポールの角度　-24～24[rad] ← 公式ではdegだがradの間違いであると思われる。
　配列3：ポールの角速度　-Inf～Inf

値とポールの位置関係は以下のとおり


角度の詳細は以下となります。


＜報酬獲得条件:reward=1＞
以下条件が全て成立している時に、報酬獲得(reward = 1)します。

　① ポール角度が±0.21以内
　② カート位置が±2.4以内

報酬が得られなくなった場合でもカートを動かすことができますが、強化学習を行う場合はそこで1エピソードを止める必要があります。 (以下のようなエラーメッセージが出て、一度リセットする事を促されます)

You are calling 'step()' even though this environment has already returned done = True. You should always call 'reset()' once you receive 'done = True' -- any further steps are undefined behavior.

＜ゲーム終了条件:done=True＞
reward =0になった場合に、ゲーム終了(done=True)します。

サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

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