机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试

-1.背景知识

• lifelong learning in decision making (LLDM，终身决策学习)

0.相关链接

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1.基本介绍

• 用来研究机器人多任务学习和终身持续学习的知识迁移问题（有关对象或空间关系的陈述性知识和有关动作或行为的程序性知识）

• 提供：

  • 一个生成管道，可以生成无限数量的操作任务
  • 四个任务套件（共130个任务）：

  ---

  相同任务内部的迁移

    - LIBERO-Spatial
    - LIBERO-Object
    -  LIBERO-Goal
  

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  不同任务间的迁移

    - LIBERO-100：LIBERO-90用来训练，LIBERO-10用来验证
  

  • 五个研究主题
  • 三种策略网络架构
  • 三种基线终身学习算法（顺序微调和持续学习）

2.安装

• 基本：

python==3.8.13
torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0

• 安装底层模拟环境

pip install robosuite

- 下载源码

• 进入源码目录
• 安装libero

pip install  -e .

• 补装包bddl

pip install bddl

• 在指定文件夹下创建datasets文件夹
  

• 运行导包命令查看是否安装成功

from libero.libero import benchmark
from libero.libero.envs import OffScreenRenderEnv

print('successful')

警告：

[robosuite WARNING] No private macro file found! (__init__.py:7)
[robosuite WARNING] It is recommended to use a private macro file (__init__.py:8)
[robosuite WARNING] To setup, run: python /home/jiangyvhang/anaconda3/envs/maniskill2/lib/python3.8/site-packages/robosuite/scripts/setup_macros.py (__init__.py:9)

按照提示运行指定python文件：

再次运行测试是否安装成功

from libero.libero import benchmark
from libero.libero.envs import OffScreenRenderEnv

print('successful')