Miniworld 目前由 Farama 基金会（https://farama.org/project_standards）维护。有关长期计划的详细信息，请参阅[项目路线图](https://github.com/Farama-Foundation/Miniworld/issues/103)。

简介

MiniWorld 是一个用于强化学习和机器人研究的简约 3D 室内环境模拟器。它可以用来模拟带有房间、门、走廊和各种物体的环境（例如：办公室和家庭环境、迷宫）。MiniWorld 可以被视为 VizDoom 或 DMLab 的一个更简单的替代品。它完全用 Python 编写，旨在让学生能够轻松修改或扩展。

特点：

依赖少，不易出错，安装简单
易于创建自己的关卡或修改现有关卡
性能良好，帧率高，支持多进程
轻量级，下载量小，内存需求低
基于宽松的 MIT 许可证提供
附带各种免费的 3D 模型和纹理
提供完全可观察的俯视图
支持域随机化，用于仿真到现实的迁移
能够在墙壁上显示字母数字字符串
能够生成与相机图像匹配的深度图（RGB-D）

局限性：

图形基本，远不及真实感
物理效果非常基础，不足以模拟机械臂或操作任务

使用 MiniWorld 的出版物和投稿列表（如有遗漏，请提交拉取请求添加）：

Decoupling Exploration and Exploitation for Meta-Reinforcement Learning without Sacrifices（斯坦福大学，ICML 2021）
Rank the Episodes: A Simple Approach for Exploration in Procedurally-Generated Environments（德克萨斯 A&M 大学，Kuai Inc.，ICLR 2021）
DeepAveragers: Offline Reinforcement Learning by Solving Derived Non-Parametric MDPs（NeurIPS 离线强化学习研讨会，2020 年 10 月）
Pre-trained Word Embeddings for Goal-conditional Transfer Learning in Reinforcement Learning（安特卫普大学，2020 年 7 月，ICML 2020 LaReL 研讨会）
Temporal Abstraction with Interest Functions（Mila，2020 年 2 月，AAAI 2020）
Addressing Sample Complexity in Visual Tasks Using Hindsight Experience Replay and Hallucinatory GANs（Offworld Inc，佐治亚理工学院，加州大学伯克利分校，ICML 2019 RL4RealLife 研讨会）
Avoidance Learning Using Observational Reinforcement Learning（Mila，麦吉尔大学，2019 年 9 月）
Visual Hindsight Experience Replay（佐治亚理工学院，加州大学伯克利分校，2019 年 1 月）

这个模拟器是作为 Mila 工作的一部分创建的。

安装

要求：

Python 3.7+
Gymnasium
NumPy
Pyglet（OpenGL 3D 图形）
GPU 用于 3D 图形加速（可选）

你可以使用 PyPI 安装：

python3 -m pip install miniworld

你也可以从源代码安装：

git clone https://github.com/Farama-Foundation/Miniworld.git
cd Miniworld
python3 -m pip install -e .

如果遇到任何问题，请查看故障排除指南。

使用

有一个简单的 UI 应用程序，允许你手动控制模拟或真实机器人。manual_control.py 应用程序将启动 Gym 环境，显示摄像机图像并将动作（键盘命令）发送回模拟器或机器人。--env-name 参数指定要加载的环境。有关更多信息，请参阅可用环境列表。

./manual_control.py --env-name MiniWorld-Hallway-v0

# 显示环境的俯视图
./manual_control.py --env-name MiniWorld-Hallway-v0 --top_view

还有一个运行自动测试的脚本（run_tests.py）和一个收集性能指标的脚本（benchmark.py）。

离屏渲染（集群和 Colab）

在集群或 Colab 环境中运行 MiniWorld 时，需要渲染到离屏显示。你可以通过在运行 MiniWorld 之前将环境变量 PYOPENGL_PLATFORM 设置为 egl 来离屏运行 gym-miniworld，例如：

PYOPENGL_PLATFORM=egl python3 your_script.py

或者，如果这不起作用，你也可以尝试使用 xvfb 运行 MiniWorld，例如：

xvfb-run -a -s "-screen 0 1024x768x24 -ac +extension GLX +render -noreset" python3 your_script.py

引用

要引用此项目，请使用：

@article{MinigridMiniworld23,
  author       = {Maxime Chevalier-Boisvert and Bolun Dai and Mark Towers and Rodrigo de Lazcano and Lucas Willems and Salem Lahlou and Suman Pal and Pablo Samuel Castro and Jordan Terry},
  title        = {Minigrid \& Miniworld: Modular \& Customizable Reinforcement Learning Environments for Goal-Oriented Tasks},
  journal      = {CoRR},
  volume       = {abs/2306.13831},
  year         = {2023},
}