基于highway的数据采集

1、前言

在做逆强化学习的过程中，需要用到数据采集，这里仅展示某个环境下的数据采集框架，需要采集更多信息可以按自己的需求进行改动。

2、代码

import json
import gym
import highway_env
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

env = gym.make("highway-v0")
env.configure({
    "manual_control": True, #手动操作
     "action": {
        "type": "DiscreteMetaAction"} #动作类型，主要分为连续动作（ContinuousAction）与离散动作（DiscreteMetaAction）
})
env.reset()
done = False

speed_ = []
for i in range(100):
        obs, reward, done, info = env.step(env.action_space.sample())
        speed_.append(info["speed"])#这里只采集了速度信息，其他信息可以调试info查看一下，还可以直接更改源代码，添加自己需要的信息
        env.render()
with open("./v1.json", 'w', encoding='UTF-8') as f:#将采集到的数据保存为json文件
    f.write(json.dumps(speed_))


with open("./v1.json", 'r', encoding = 'UTF-8') as f:#从json文件读取保存的数据
    d_m = json.load(f)
print("\n读取JSON格式文件的内容并转换为字典：\n")
print(d_m)

3、最近忙着实习，大家还有什么关于highway想了解的，欢迎评论，我会根据评论为大家解答