wps如何做网站100个经典创意营销方案

如是我闻： 终于让我给摸索出来了，在这里描述一下问题场景。

假使说我们有一个机械臂操作的任务，这样婶的

我们想做多目标的任务，这时候需要向环境中添加第二个目标，像这样

那么就需要改动如下代码。

1. 添加新的目标命令

假如你的环境保留了IsaacLab他提供的的文件结构，像这样

我们应该有一个叫做 ****_env_cfg.py 的文件环境名，在lift环境里，有一个 lift_env_cfg.py，在reach 环境中，有一个reach_env_cfg.py。也许你有一个自己命名的文件，但是没有关系。

在 ****_env_cfg.py 中，我们包装了如环境设置ObjectTableSceneCfg，目标命令CommandsCfg，动作空间ActionCfg，观察空间ObservationCfg，随机化事件EvetCfg，奖励函数RewardsCfg，终止条件TerminationsCfg等项

我们首先需要改动的在 ****_env_cfg.py 中，找到目标命令类CommandsCfg，他可能长这样

@configclass
class CommandsCfg:"""Command terms for the MDP."""object_pose = mdp.UniformPoseCommandCfg(asset_name="robot",body_name=MISSING,  # will be set by agent env cfgresampling_time_range=(5.0, 5.0),debug_vis=True,ranges=mdp.UniformPoseCommandCfg.Ranges(pos_x=(0.3, 0.7), pos_y=(-0.3, 0.3), pos_z=(0.0, 0.0), roll=(0.0, 0.0), pitch=(0.0, 0.0), yaw=(0.0, 0.0)),)

这里只写了一个目标命令object_pose，我们直接复制粘贴，可以得到

@configclass
class CommandsCfg:"""Command terms for the MDP."""object_pose = mdp.UniformPoseCommandCfg(asset_name="robot",body_name=MISSING,  # will be set by agent env cfgresampling_time_range=(5.0, 5.0),debug_vis=True,ranges=mdp.UniformPoseCommandCfg.Ranges(pos_x=(0.3, 0.7), pos_y=(-0.3, 0.3), pos_z=(0.0, 0.0), roll=(0.0, 0.0), pitch=(0.0, 0.0), yaw=(0.0, 0.0)),)object2_pose = mdp.UniformPoseCommandCfg(asset_name="robot",body_name=MISSING,  # will be set by agent env cfgresampling_time_range=(5.0, 5.0),debug_vis=True,ranges=mdp.UniformPoseCommandCfg.Ranges(pos_x=(0.3, 0.7), pos_y=(-0.3, 0.3), pos_z=(0.0, 0.0), roll=(0.0, 0.0), pitch=(0.0, 0.0), yaw=(0.0, 0.0)),)

这样我们就有两个目标命令了（傻笑）。

2. 将新的目标命令添加到观察空间中

还是在这个****_env_cfg.py 文件中，找到观察空间类ObservationCfg

@configclass
class ObservationsCfg:"""Observation specifications for the MDP."""@configclassclass PolicyCfg(ObsGroup):"""Observations for policy group."""joint_pos = ObsTerm(func=mdp.joint_pos_rel)joint_vel = ObsTerm(func=mdp.joint_vel_rel)object_position = ObsTerm(func=mdp.object_position_in_robot_root_frame)target1_object1_position = ObsTerm(func=mdp.generated_commands, params={"command_name": "object_pose"})# Add object2 position in robot root frameobject2_position = ObsTerm(func=mdp.object2_position_in_robot_root_frame)actions = ObsTerm(func=mdp.last_action)def __post_init__(self):self.enable_corruption = Trueself.concatenate_terms = True# observation groupspolicy: PolicyCfg = PolicyCfg()

这里我们需要添加新的target_object_position，所以object2_position后面会加一句。

@configclass
class ObservationsCfg:"""Observation specifications for the MDP."""@configclassclass PolicyCfg(ObsGroup):"""Observations for policy group."""joint_pos = ObsTerm(func=mdp.joint_pos_rel)joint_vel = ObsTerm(func=mdp.joint_vel_rel)object_position = ObsTerm(func=mdp.object_position_in_robot_root_frame)target1_object1_position = ObsTerm(func=mdp.generated_commands, params={"command_name": "object_pose"})# Add object2 position in robot root frameobject2_position = ObsTerm(func=mdp.object2_position_in_robot_root_frame)target2_object2_position = ObsTerm(func=mdp.generated_commands, params={"command_name": "object2_pose"})actions = ObsTerm(func=mdp.last_action)def __post_init__(self):self.enable_corruption = Trueself.concatenate_terms = True# observation groupspolicy: PolicyCfg = PolicyCfg()

当然这里使用的是我个人的一种情况举例，只是为了告诉老铁们如果添加了新的目标到环境里，不要忘了把他加到观察空间中哦！

3. 把body_name的名字传进去

事情是这样的，让我们回过头去看目标命令类的代码CommandsCfg

@configclass
class CommandsCfg:"""Command terms for the MDP."""object_pose = mdp.UniformPoseCommandCfg(asset_name="robot",body_name=MISSING,  # will be set by agent env cfgresampling_time_range=(5.0, 5.0),debug_vis=True,ranges=mdp.UniformPoseCommandCfg.Ranges(pos_x=(0.3, 0.7), pos_y=(-0.3, 0.3), pos_z=(0.0, 0.0), roll=(0.0, 0.0), pitch=(0.0, 0.0), yaw=(0.0, 0.0)),)object2_pose = mdp.UniformPoseCommandCfg(asset_name="robot",body_name=MISSING,  # will be set by agent env cfgresampling_time_range=(5.0, 5.0),debug_vis=True,ranges=mdp.UniformPoseCommandCfg.Ranges(pos_x=(0.3, 0.7), pos_y=(-0.3, 0.3), pos_z=(0.0, 0.0), roll=(0.0, 0.0), pitch=(0.0, 0.0), yaw=(0.0, 0.0)),)

他的body_name属性是没有(Missing)的，他的注释后面说 will be set by agent env cfg，会被agent的环境配置传进来，这就神奇了。

众所周知，agent的环境配置在这个文件夹下，以lift任务为例
打开我们想更改的配置文件，我们能看到这样的代码

@configclass
class Franka2CubePushEnvCfg(Push2EnvCfg):def __post_init__(self):# post init of parentsuper().__post_init__()# Set Franka as robotself.scene.robot = FRANKA_PANDA_CFG.replace(prim_path="{ENV_REGEX_NS}/Robot")# Set actions for the specific robot type (franka)self.actions.body_joint_pos = mdp.JointPositionActionCfg(asset_name="robot", joint_names=["panda_joint.*"], scale=0.5, use_default_offset=True)self.actions.finger_joint_pos = mdp.BinaryJointPositionActionCfg(asset_name="robot",joint_names=["panda_finger.*"],open_command_expr={"panda_finger_.*": 0.04},close_command_expr={"panda_finger_.*": 0.0},)# Set the body name for the end effectorself.commands.object_pose.body_name = "panda_hand"

可以看到是在最后一行，他把panda_hand的名字传进来了, 所以我们要为新的目标命令也把名字传过去，修改后的代码会像

@configclass
class Franka2CubePushEnvCfg(Push2EnvCfg):def __post_init__(self):# post init of parentsuper().__post_init__()# Set Franka as robotself.scene.robot = FRANKA_PANDA_CFG.replace(prim_path="{ENV_REGEX_NS}/Robot")# Set actions for the specific robot type (franka)self.actions.body_joint_pos = mdp.JointPositionActionCfg(asset_name="robot", joint_names=["panda_joint.*"], scale=0.5, use_default_offset=True)self.actions.finger_joint_pos = mdp.BinaryJointPositionActionCfg(asset_name="robot",joint_names=["panda_finger.*"],open_command_expr={"panda_finger_.*": 0.04},close_command_expr={"panda_finger_.*": 0.0},)# Set the body name for the end effectorself.commands.object_pose.body_name = "panda_hand"self.commands.object2_pose.body_name = "panda_hand"

4. 设计新的奖励函数

这一步就说不明白了，因为大家搓出来的任务都不大一样。但终归我们加了新的目标，是为了做新的强化学习训练的，那就又得为新的目标更改新的奖励函数。

但是通过上面的步骤，新的目标标记会出现在环境中就是这样

非常的有品

以上