机器人强化学习原理讲解二：关于机器人重置

1，机器人重置是在一个epoch结束之后，现代深度强化学习算法，通常是在一个epoch（或一个批次）收集足够的经验后，再统一进行一次更新，以保证训练的稳定性和效率。一般一个epoch可能是2000或者1万

• 在批量强化学习或策略梯度方法（如PPO、A3C等）中，智能体会先收集一个epoch内多个episode或多个step的经验数据，积累一定量的样本后，再统一进行一次策略或价值函数的更新。

• 这种方式利用批量数据进行更稳定的梯度估计。

2,一个epoch通常包含多个episode。

• 每个episode由若干步（step）组成，步数取决于任务的长度或终止条件（如达到目标或超时）。一般有一个最大值20或者24
• 一个epoch内的步数是所有包含的episode步数的总和。

3,关于机器人重置

• 首先在单个机器人如果跌掉了，会单独重置而不是让所有的envs重置

# 其中env_ids 是一个张量，包含需要重置的环境ID
def reset_idx(self, env_ids): super().reset_idx(env_ids)for i in range(self.obs_history.maxlen):self.obs_history[i][env_ids] *= 0