def _gen_world(self):
room = self.add_rect_room(min_x=0,
max_x=self.size,
min_z=0,
max_z=self.size)
self.boxes = []
for _ in range(self.distractors):
color = np.random.choice(COLOR_NAMES)
self.boxes.append(self.place_entity(Box(color=color)))
self.target_box = self.place_entity(Box(color=self.target_color))
self.place_agent()
def _construct(self):
room = self.add_rect_room(min_x=0,
max_x=self.size,
min_z=0,
max_z=self.size)
if self.have_goal:
self.box = self.place_entity(Box(color='red'))
def _gen_world(self):
print('bar !')
room = self.add_rect_room(min_x=0,
max_x=self.size,
min_z=0,
max_z=self.size)
self.boxes = []
self.n = np.random.randint(self.min_obj, self.max_obj + 1)
for _ in range(self.n):
color = np.random.choice(COLOR_NAMES)
self.boxes.append(self.place_entity(Box(color=color)))
self.place_agent()
def setUp(self):
name = self.shortDescription()
reward = 0
if name == "Empty": # wird die setUp Methode mit "Empty" aufgerufen,
self.env = gym.make(
'MiniWorld-HAWKMaze-v0'
) # zuerst wird das HawkMaze Environment erstellt
self.env.room_size = 100 # der Raum wird auf eine Größe von 100x100 gesetzt
self.env.anzahl_objs = 0 # wird die Anzahl der Boxen auf 0 gesetzt
self.env.reset(
) # anschließend wird das Environment neugestartet (zur Initialisierung)
if name == "Boxes": # wird die setUp Methode mit "Empty" aufgerufen,
self.env = gym.make(
'MiniWorld-HAWKMaze-v0'
) # zuerst wird das HawkMaze Environment erstellt
self.env.anzahl_objs = 10 # wird die Anzahl der Boxen auf 10 gesetzt
self.env.reset(
) # anschließend wird das Environment neugestartet (zur Initialisierung)
if name == "Parameter_Test": # wird die setUp Methode mit "Place_Agent_on_defined_Position" aufgerufen,
self.env = gym.make(
'MiniWorld-HAWKMaze-v0'
) # Anfangs wird das hawkmaze Environment erstellt
self.env.num_rows = 10 # Die Anzahl der Zeilen beträgt 50
self.env.num_cols = 10 # Die Anzahl der Spalten beträgt 100
self.env.anzahl_objs = 10 # Es werden 10 Objekte platziert
if name == "Place_Agent_on_defined_Position": # wird die setUp Methode mit "Place_Agent_on_defined_Position" aufgerufen,
self.env = gym.make(
'MiniWorld-HAWKMaze-v0'
) # zuerst wird das HawkMaze Environment erstellt
self.env.room_size = 5 # Der Raum wird auf eine Größe von 100x100 gesetzt, damit es nicht zu Kollisionen kommt
self.env.num_rows = 2
self.env.num_cols = 2
self.env.anzahl_objs = 0
self.env.reset() # das Environment wird neu gestartet
self.env.place_entity( # Platzieren einer Box an der Stelle x=15, z=10
Box(color='red', size=0.9),
pos=np.array([2, 0, 1]),
dir=0)
self.env.place_agent( # Platzieren des Agents an einer definierten Stelle
dir=math.pi / 2,
min_x=1.5,
max_x=2,
min_z=3,
max_z=4)
def _gen_world(self):
color_names = list(COLOR_NAMES)
color_names.pop(2) # remove grey
# we can change the textures in the kwargs here
room = self.add_rect_room(min_x=0,
max_x=self.size,
min_z=0,
max_z=self.size,
wall_height=4.)
# place agent
self.place_entity(ent=self.agent,
pos=np.array([0.1, 0., 0.1]),
dir=-math.pi / 4)
self.boxes = []
for i in range(self.n_boxes):
self.boxes.append(self.place_entity(Box(color=color_names[i])))
def _gen_world(self):
rows = []
# For each row
for j in range(self.num_rows):
row = []
# For each column
for i in range(self.num_cols):
min_x = i * (self.room_size + self.gap_size)
max_x = min_x + self.room_size
min_z = j * (self.room_size + self.gap_size)
max_z = min_z + self.room_size
room = self.add_rect_room(
min_x=min_x,
max_x=max_x,
min_z=min_z,
max_z=max_z,
wall_tex='brick_wall',
#floor_tex='asphalt'
)
row.append(room)
rows.append(row)
visited = set()
def visit(i, j):
"""
Recursive backtracking maze construction algorithm
https://stackoverflow.com/questions/38502
"""
room = rows[j][i]
visited.add(room)
# Reorder the neighbors to visit in a random order
neighbors = self.rand.subset([(0, 1), (0, -1), (-1, 0), (1, 0)], 4)
# For each possible neighbor
for dj, di in neighbors:
ni = i + di
nj = j + dj
if nj < 0 or nj >= self.num_rows:
continue
if ni < 0 or ni >= self.num_cols:
continue
neighbor = rows[nj][ni]
if neighbor in visited:
continue
if di == 0:
self.connect_rooms(room,
neighbor,
min_x=room.min_x,
max_x=room.max_x)
elif dj == 0:
self.connect_rooms(room,
neighbor,
min_z=room.min_z,
max_z=room.max_z)
visit(ni, nj)
# Generate the maze starting from the top-left corner
visit(0, 0)
X = (self.num_cols - 0.5) * self.room_size + (self.num_cols -
1) * self.gap_size
Z = (self.num_rows - 0.5) * self.room_size + (self.num_rows -
1) * self.gap_size
self.box = self.place_entity(Box(color='red'), pos=np.array([X, 0, Z]))
X = 0.5 * self.room_size
Z = 0.5 * self.room_size
self.place_entity(self.agent, pos=np.array([X, 0, Z]), dir=0)
def _construct(self):
self.create_room_matrix()
self.create_doors()
self.decorate()
self.create_buildings()
self.box = self.place_entity(Box(color='red'), room=self.M[5][1])