pybullet中自带环境使用方法

关于如何使用pybullet中自带的环境的教程少之又少，而我们做强化学习需要用到一些仿真实验，我以抓取问题的benchmark为例KukaDiverseObjectEnv简单描述一下怎么操作。

1. 安装pybullet

pip install pybullet

当然如果用到gym等其他环境还需要自行安装，其他的安装方式在这。

2. 启动环境

pybullet的官方快速上手教程在这。本文描述的环境并未在文档中出现，执行一下代码就出现抓取模拟器了（代码过于简单就不解释了），然后就可以用算法做试验啦！

from pybullet_envs.bullet.kuka_diverse_object_gym_env import KukaDiverseObjectEnv

env = KukaDiverseObjectEnv(renders=True, isDiscrete=False)
env.reset()

for t in range(30):
    action = env.action_space.sample()
    next_obs, reward, done, _ = env.step(action)

    if done == True:
        break
    obs = next_obs

效果图：

PS.我也是利用仿真环境做一些简单的实验