基于强化学习的走迷宫案例，利用Blender可视化

一些链接

Github地址：https://github.com/yuhhhhh/Maze_blender

莫烦强化学习：https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/

Blender官方api：https://docs.blender.org/api/2.90/info_quickstart.html

问题介绍

走迷宫是一个很简单的游戏，在一些简单的场景我们可以很轻松的找到终点，对于复杂的场景，花的时间可能会长一点，最近开始学习强化学习，走迷宫是强化学习入门的一个简单案例，本次尝试利用强化学习来训练一个机器人找到走迷宫的最短路径，强化学习部分的代码主要来自于莫烦的走迷宫案例，当然关于q-learning也是在莫烦的网站上学习的。初衷是为了验证blender是否可以进行仿真，也就是我们强化学习的过程是否可以在blender上实时观察到，在网上可以搜到的利用blender仿真的案例相当少，虽然官网给了丰富的api，这也许和blender在国内本来就不火有关，查阅了相关接口确实可以在blender中建立一个迷宫模型，接下来就开始吧，Let’s go！

Q-Learning

走迷宫用到的是Q-Learning算法，关于Q-Learning的讲解网上有相当多的资料可以查询，本文主要说一下我自己的见解，大家参考就行，机器人在每一个状态可以选择4个动作，即up,down,left,right四个动作，假如我们在状态s1，采取动作a1，这样机器人的状态就会发生变化，变为s2。而根据采取的动作a1不同，下一个状态s2就是不一样的，在迷宫中，状态主要对应着机器人的坐标，而在每一个坐标主要有3种状态，即：撞到墙壁，走到终点，正常行走三种状态，每一种状态我们设定一个reward，即奖励值，因为Q-Learning主要通过不断更新来得到最优的q值表，也就是我们在状态s1时选取动作不是完全随机的，会根据q值表选择q值最大的动作，即利益最大化。每个动作执行后我们更新q值表，这样不断反复的更新，q值表就能实现最优，设定的奖励值不是固定的，可以根据具体效果进行更改，比如我选择的奖励值如下：

状态	奖励值
撞到墙壁	-10
走到终点	50
正常行走	-0.1

接下来说说设置奖励值的思路，走到终点肯定是我们首要考虑的，所以它应该是一个正的奖励值，且这个值应该很大，因为由于q-learning的特性，我们到终点的这一段路对应状态的q值都会相应增大，撞到墙壁肯定是我们不希望的所以设定为负的，正常行走为什么也设置为负的，因为我们的目的是最短的路径，走的步数多了自然是我们不想看到的。

Blender库API

本次主要使用的blender的创建物体、移动物体、插帧的api。

首先我们导入blender的库

import bpy

创建迷宫

在blender中创建一个迷宫，可以先想好大体的迷宫路线，根据自己想好的迷宫图，转换为对应的矩阵，本文使用的迷宫矩阵如下：

maze = np.array(