DeepMind Lab 最小化关卡开发教程

DeepMind Lab 最小化关卡开发教程

lab A customisable 3D platform for agent-based AI research 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lab

前言

DeepMind Lab 是一个用于人工智能研究的3D游戏平台，特别适合强化学习算法的测试和开发。本文将详细介绍如何在 DeepMind Lab 中创建一个最小化的游戏关卡，帮助开发者快速上手关卡开发流程。

关卡开发基础架构

在 DeepMind Lab 中，关卡开发通常由两个核心脚本组成：

1. 工厂脚本(Factory)：定义关卡的可能参数范围和核心逻辑
2. 关卡脚本(Level)：指定具体的参数配置实例

这种设计模式允许多个关卡共享同一个工厂，通过不同的参数配置实现关卡变体。

最小关卡实现

关卡脚本示例

创建一个简单的关卡脚本只需要几行代码：

local factory = require 'factories.simple_demo_factory'

return factory.createLevelApi{
    episodeLengthSeconds = 12,  -- 设置每回合持续时间为12秒
}

工厂脚本基础框架

对应的工厂脚本需要提供基本的结构：

local custom_observations = require 'decorators.custom_observations'
local game = require 'dmlab.system.game'

local factory = {}

function factory.createLevelApi(kwargs)
  assert(kwargs.episodeLengthSeconds)
  local api = {}

  custom_observations.decorate(api)
  return api
end

return factory

这里的kwargs代表"关键字参数"，来自关卡脚本中指定的默认设置。

地图系统实现

一个可玩的关卡必须包含地图。地图通常在api:start()中创建，并通过api:nextMap()返回：

local make_map = require 'common.make_map'
local map_maker = require 'dmlab.system.map_maker'
local random = require 'common.random'
local randomMap = random(map_maker:randomGen())

function api:nextMap()
  return self._map
end

function api:start(episode, seed)
  random:seed(seed)
  randomMap:seed(random:mapGenerationSeed())

  self._map = make_map.makeMap{
      mapName = 'WideOpenLevel',
      mapEntityLayer =
          '***********\n' ..
          '*        P*\n' ..
          '*         *\n' ..
          '*         *\n' ..
          '*         *\n' ..
          '*         *\n' ..
          '*         *\n' ..
          '*         *\n' ..
          '*         *\n' ..
          '*         *\n' ..
          '***********\n',
  }
end

地图生命周期说明

• api:start()：每个回合调用一次
• api:nextMap()：可能在一个回合中被多次调用，用于关卡重置

超时机制实现

要使episodeLengthSeconds参数生效，需要添加超时装饰器：

local setting_overrides = require 'decorators.setting_overrides'

-- 在createLevelApi函数中添加：
setting_overrides.decorate{
    api = api,
    apiParams = kwargs,
    decorateWithTimeout = true
}

快速重启优化

通过返回空字符串地图可以实现快速重启，避免资源重新加载：

function api:nextMap()
  if kwargs.quickRestart then
    self._map = ''
  end
  return self._map
end

复杂地图设计

我们可以设计更复杂的地图结构：

mapEntityLayer =
    '***********\n' ..
    '*** IGGGI *\n' ..
    '***G*PPP* *\n' ..
    '*GP IPGP* *\n' ..
    '*PGG*H*** *\n' ..
    '*   IPGP* *\n' ..
    '*P P*PGG* *\n' ..
    '*GP *PGP* *\n' ..
    '***H***H* *\n' ..
    '***       *\n' ..
    '***********\n'

地图元素说明：

• *：墙壁
• G：目标生成点
• H：南北向门
• I：东西向门
• P：玩家生成点

道具系统实现

要使地图中的道具生效，需要实现createPickup方法：

local pickups = require 'common.pickups'

function api:createPickup(className)
  return pickups.defaults[className]
end

多样化道具配置

可以通过pickups参数定义多种道具：

pickups = {
    A = 'apple_reward',
    F = 'fungi_reward',
    G = 'goal',
    L = 'lemon_reward',
    M = 'mango_goal',
    S = 'strawberry_reward',
    W = 'watermelon_goal',
}

动态地图生成

使用迷宫生成系统可以实现动态地图：

local maze_gen = require 'dmlab.system.maze_generation'

self._maze = maze_gen.mazeGeneration{
    entity = -- 地图实体定义
}
self._map = make_map.makeMap{
    mapName = 'WideOpenLevel',
    mapEntityLayer = self._maze:entityLayer(),
    -- 道具配置
}

调试观察支持

添加调试观察装饰器可以启用俯视视角：

local debug_observations = require 'decorators.debug_observations'

debug_observations.setMaze(self._maze)

高级开发模式

实际项目中，DeepMind Lab 提供了更复杂的开发模式：

1. 分层工厂：如explore模块使用多层工厂结构
2. 语言任务：language工厂支持通过约束声明式定义语言任务

总结

本文详细介绍了在 DeepMind Lab 中创建最小化关卡的全过程，从基础框架搭建到地图设计、道具系统和高级功能的实现。开发者可以根据实际需求，在这些基础之上构建更复杂的游戏环境和任务逻辑。

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