强化学习实战系列1-OpenAI-roboschool安装

openai想必大家都知道，简单说下个人看法，深度学习者的福音！此公司开发了很多深度学习的模拟平台，让我们这些爱好者有了很好的环境模拟工具，而不只是停留在文本类的数据训练；例如：人形机器人动作模拟、跑道识别与多人赛跑、Breakout(打砖块)、q-bert等很多小游戏的模拟环境；不了解的话，大家可以gg哈...

不建议直接看官网，官网部分环节有遗漏包括环境变量和damon用的部分包；先看完以下步骤再去看官网步骤，官网连接已经贴在文章末，避免大家踩坑

1，创建你的目录源码目录如 /Users/edison/robots/roboschool；然后cd(切换)到该目录下；

2，执行git clone https://github.com/openai/roboschool.git

3，创建环境变量 export ROBOSCHOOL_PATH=/Users/edison/robots/roboschool (这个只在当前session生效，如果长期生效可以到/etc/profile 或者是当前用户的.bash文件里) 

4，python3的安装，由于我是MAC，所以使用brew install python3；
Ubuntu使用apt install cmake ffmpeg pkg-config qtbase5-dev libqt5opengl5-dev libassimp-dev libpython3.5-dev libboost-python-dev libtinyxml-dev

5，安装其他依赖包：
      brew install cmake tinyxml assimp ffmpeg qt
      brew install boost-python --without-python --with-python3 --build-from-source
      （Ubuntu使用apt安装）

6，配置qt执行文件和依赖包的环境变量：
      export PATH=/usr/local/bin:/usr/local/opt/qt5/bin:$PATH
      export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opt/qt5/lib/pkgconfig

7，安装bullet3（这个是各种游戏的物理空间的模拟引擎，中文介绍比较少可以gg下）以及初始化local环境：
      git clone https://github.com/olegklimov/bullet3 -b roboschool_self_collision
      mkdir bullet3/build
      cd    bullet3/build
      cmake -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DUSE_DOUBLE_PRECISION=1 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=$ROBOSCHOOL_PATH/roboschool/cpp-household/bullet_local_install -DBUILD_CPU_DEMOS=OFF -DBUILD_BULLET2_DEMOS=OFF -DBUILD_EXTRAS=OFF  -DBUILD_UNIT_TESTS=OFF -DBUILD_CLSOCKET=OFF -DBUILD_ENET=OFF -DBUILD_OPENGL3_DEMOS=OFF ..
    make -j4
    make install
    cd ../..
    （注意执行cmake这一步必须确保ROBOSCHOOL_PATH环境变量设置正确）

8，正式安装roboschool包：
      pip3 install -e $ROBOSCHOOL_PATH（如果安装出现路径写入问题，可以加上sudo）
      至此环境已经安装完成，但是如果直接跑官网的damon必须安装gym、numpy、tensorflow

9，安装官网案例demo_race2.py所依赖的包：gym、numpy、tensorflow使用pip3 安装；

10，至此安装全部完成，可以执行damon：
       python3 $ROBOSCHOOL_PATH/agent_zoo/demo_race2.py

PS：截止写此文章为止，官网的环境变量里面未说明要添加bullet的local环境变量：
export LD_LIBRARY_PATH=$ROBOSCHOOL_PATH/roboschool/cpp-household/bullet_local_install/lib/
        否则会报错：ibBulletCollision.so.2.87: cannot open shared object file: No such file or directory

效果：damon：

人形机器人赛跑模拟-强化学习_腾讯视频

官网安装连接参考：https://github.com/openai/roboschool （官网的安装环节有遗漏，建议看完上述步骤再去看官网连接）

如果安装过程中出现任何问题请在此文章下留言，第一时间回复；也欢迎各位添加微信号（dazui412302735）交流算法和相关实战内容；