从 Gymnasium 到 Minari：新一代机器人强化学习工具链全指南

强化学习研究中，环境与数据集工具的选择直接影响实验效率。随着 OpenAI Gym 停止维护，Farama 基金会推出的 Gymnasium 与 Minari 已成为新一代标准工具。本文将系统介绍如何搭建基于 Gymnasium-Robotics 和 Minari 的机器人强化学习开发环境，从依赖配置到实战案例，帮你快速上手这一生态系统。

一、为什么选择 Gymnasium + Minari？

在机器人强化学习领域，工具链的稳定性至关重要。旧版工具存在诸多问题：OpenAI Gym 自 2022 年起停止维护，不支持 Python 3.10+ 和 NumPy 2.0；D4RL 数据集缺乏更新，与新版依赖兼容性差。

新一代工具链的优势显而易见：

  • Gymnasium：作为 Gym 的官方继任者，提供完整兼容的 API，支持现代 Python 版本，修复了大量旧版 Bug
  • Gymnasium-Robotics：专注于机器人任务的环境扩展库，包含迷宫导航、机械臂操作等丰富场景
  • Minari：D4RL 的官方替代品，标准化离线数据集格式，与 Gymnasium 环境无缝对接
  • MuJoCo 2.3+：高性能物理引擎，替代旧版 mujoco-py 绑定，安装配置更简单

这套组合已成为 Farama 基金会推荐的标准方案，也是当前学术研究和工业应用的主流选择。

二、环境搭建：从零开始配置

2.1 清理旧环境

首先需要彻底移除可能引起冲突的旧版依赖：

# 卸载旧版 Gym（已废弃）
pip uninstall -y gym

# 卸载旧版 MuJoCo 绑定（新版使用原生 mujoco）
pip uninstall -y mujoco-py

# 检查残留（无输出即为清理干净）
pip list | findstr "gym mujoco-py"  # Windows
# pip list | grep "gym mujoco-py"   # Linux/macOS

2.2 安装核心依赖

通过 pip 安装新一代工具链的核心组件：

# 基础环境框架
pip install gymnasium==0.29.1

# 机器人专用环境
pip install gymnasium-robotics==1.3.0

# 物理引擎（替代 mujoco-py）
pip install mujoco==2.3.7

# 离线数据集库（替代 D4RL）
pip install minari==0.4.4

版本说明：推荐使用指定版本组合，避免兼容性问题。Gymnasium 0.29.x 与 Minari 0.4.x 是经过验证的稳定组合。

三、Gymnasium-Robotics：机器人环境实战

3.1 验证环境注册

安装完成后，首先确认机器人环境已正确注册：

import gymnasium as gym
import gymnasium_robotics  # 关键：导入以注册环境

# 获取所有已注册的环境
all_envs = list(gym.envs.registry.keys())

# 筛选机器人相关环境
robot_envs = [
    env for env in all_envs
    if any(prefix in env for prefix in ["PointMaze", "Fetch", "Franka", "Hand"])
]

print("可用的机器人环境：")
for i, env in enumerate(robot_envs, 1):
    print(f"{i}. {env}")

运行后应能看到类似 PointMaze_UMaze-v3、FetchReach-v3 等环境名称，表明注册成功。

3.2 运行 PointMaze 迷宫环境

以经典的点机器人迷宫导航任务为例，展示环境基本用法：

import gymnasium as gym
import gymnasium_robotics

def run_pointmaze(env_name="PointMaze_UMaze-v3", total_steps=2000):
    env = None
    try:
        # 加载环境并启用可视化
        env = gym.make(env_name, render_mode="human")
        
        # 重置环境
        observation, info = env.reset(seed=42)
        print(f"环境 {env_name} 加载成功")
        print(f"初始观测结构：{list(observation.keys())}")
        print(f"机器人初始位置：{observation['achieved_goal']}")
        print(f"目标位置：{observation['desired_goal']}\n")
        
        step_count = 0
        success_count = 0
        
        # 运行指定步数
        while step_count < total_steps:
            # 随机采样动作（实际应用中替换为算法输出）
            action = env.action_space.sample()
            
            # 执行动作
            observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
            
            step_count += 1
            
            # 目标达成时统计并重置
            if terminated:
                success_count += 1
                print(f"第 {step_count} 步：到达目标！累计成功 {success_count} 次")
                observation, info = env.reset()
            elif truncated:
                observation, info = env.reset()
            
            # 定期打印进度
            if step_count % 100 == 0:
                print(f"进度：{step_count}/{total_steps} 步")
        
        print(f"\n运行结束，共成功到达目标 {success_count} 次")
        
    except Exception as e:
        print(f"错误：{str(e)}")
    finally:
        # 确保环境正确关闭
        if env is not None:
            env.close()
            print("环境已关闭")

if __name__ == "__main__":
    run_pointmaze()

运行后会弹出可视化窗口，展示点机器人在迷宫中探索的过程。终端将输出位置信息和目标达成情况。

3.3 探索 Fetch 机械臂环境

机械臂操作是机器人强化学习的重要任务，以 FetchReach-v3 为例：

import gymnasium as gym
import gymnasium_robotics
import time

def run_fetch_reach():
    env = None
    try:
        # 加载机械臂环境
        env = gym.make("FetchReach-v3", render_mode="human")
        observation, info = env.reset(seed=42)
        
        print("机械臂环境加载成功")
        print(f"末端执行器初始位置：{observation['achieved_goal']}")
        print(f"目标位置：{observation['desired_goal']}\n")
        
        # 运行1500步
        for step in range(1500):
            action = env.action_space.sample()
            observation, reward, terminated, truncated, _ = env.step(action)
            
            if terminated:
                print(f"第 {step+1} 步：成功到达目标！")
                observation, info = env.reset()
            elif truncated:
                observation, info = env.reset()
                
            # 每100步打印一次进度
            if (step + 1) % 100 == 0:
                print(f"已完成 {step+1}/1500 步")
        
        # 最后停留2秒观察
        time.sleep(2)
        
    except Exception as e:
        print(f"错误：{str(e)}")
    finally:
        if env is not None:
            env.close()

if __name__ == "__main__":
    run_fetch_reach()

该环境中，机械臂需要移动末端执行器到达随机生成的目标点（绿色小球）。代码会自动统计成功次数并在终端显示进度。

四、Minari：离线强化学习数据集

Minari 提供了标准化的离线数据集，无需在线交互即可训练强化学习算法，特别适合数据密集型任务。

4.1 下载与查看数据集

import minari

# 查看所有可用数据集
print("可用的Minari数据集：")
for dataset_id in minari.list_remote_datasets():
    print(f" - {dataset_id}")

# 下载PointMaze数据集（以简单迷宫为例）
dataset_id = "pointmaze-umaze-v3"
if dataset_id not in minari.list_local_datasets():
    print(f"\n下载数据集 {dataset_id}...")
    minari.download_dataset(dataset_id)
else:
    print(f"\n数据集 {dataset_id} 已存在")

# 加载数据集
dataset = minari.load_dataset(dataset_id)

# 查看数据集基本信息
print(f"\n数据集信息：")
print(f"  轨迹数量：{len(dataset)}")
print(f"  总步数：{dataset.total_steps}")
print(f"  观测空间：{dataset.observation_space}")
print(f"  动作空间：{dataset.action_space}")

4.2 数据集使用示例

Minari 数据集包含完整的 episodes（轨迹），每个轨迹包含观测、动作、奖励等信息：

import minari
import gymnasium as gym

# 加载数据集和对应环境
dataset = minari.load_dataset("pointmaze-umaze-v3")
env = gym.make("PointMaze_UMaze-v3")

# 查看第一条轨迹
first_episode = dataset[0]
print(f"第一条轨迹长度：{len(first_episode)} 步")
print(f"第一步观测：{first_episode.observations[0]['observation'][:4]}")
print(f"第一步动作：{first_episode.actions[0]}")
print(f"第一步奖励：{first_episode.rewards[0]}")

# 遍历数据集（用于离线训练）
print("\n前5条轨迹统计：")
for i, episode in enumerate(dataset[:5]):
    total_reward = sum(episode.rewards)
    print(f"轨迹 {i+1}：{len(episode)} 步，总奖励：{total_reward:.2f}")

# 关闭环境
env.close()

这些离线数据可直接用于训练 DQN、PPO 等算法的离线版本，无需实时与环境交互，大大提高训练效率。

五、常见问题与解决方案

在使用过程中，可能会遇到以下问题：

  1. 环境不存在错误

    • 原因：未导入 gymnasium_robotics 或环境名称错误
    • 解决：确保导入 import gymnasium_robotics，检查环境名称中的下划线（如 PointMaze_UMaze-v3）

  2. 观测对象无 shape 属性

    • 原因：机器人环境的观测是字典类型，而非数组
    • 解决：通过 observation['observation'] 获取状态向量

  3. MuJoCo 相关错误

    • 原因：未安装 mujoco 或版本不兼容
    • 解决：安装指定版本 pip install mujoco==2.3.7

  4. Minari 数据集下载失败

    • 原因：网络问题或版本不匹配
    • 解决：检查网络连接，确保 minari 版本 ≥0.4.0

六、总结

本文介绍了新一代机器人强化学习工具链的搭建与使用，包括：

  • Gymnasium 及其机器人环境扩展的安装配置
  • 如何运行 PointMaze 和 Fetch 等经典机器人任务
  • Minari 离线数据集的下载与使用方法

这套工具链解决了旧版 Gym 和 D4RL 的诸多问题，提供了更稳定、更易用的开发体验。无论是学术研究还是实际应用，都能显著提高强化学习实验的效率。

下一步，你可以尝试将这些环境与具体的强化学习算法结合，或使用 Minari 数据集进行离线强化学习研究，探索更复杂的机器人控制任务。

# 机器人 # python # 人工智能
Logo
松山湖开发者村综合服务平台

助力广东及东莞地区开发者，代码托管、在线学习与竞赛、技术交流与分享、资源共享、职业发展，成为松山湖开发者首选的工作与学习平台

更多推荐

cover

从Win到鸿蒙：ToDesk/Splashtop/TeamViewer/向日葵，跨平台远控谁更强？

avatar 松山湖开发者村综合服务平台
cover

量子数字签名

avatar 松山湖开发者村综合服务平台
cover

AI 协作排查：Vue 项目性能瓶颈定位与解决日志

avatar 松山湖开发者村综合服务平台