机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新

0.前置

• 机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试
• 机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息
• 后面的代码是在这些基础上完成的

1.导包

from libero.libero.envs import OffScreenRenderEnv
from IPython.display import display
from PIL import Image

import torch
import torchvision

2.创建环境

env_args = {
   
    "bddl_file_name": os.path.join(os.path.join(get_libero_path("bddl_files"), task.problem_folder, task.bddl_file)),
    "camera_heights": 128,
    "camera_widths": 128
}

env = OffScreenRenderEnv(**env_args)
#设置种子
env.seed(0)
#环境重置
env.reset()
#初始化
env.set_init_state(init_states[0])

3.运动机械臂更新环境，获取相机视角

• 这里的控制模式是OSC_POSE，参考robosuite相关资料，这篇博文里有控制模式相关解释，大致就是控制机械臂末端的平移和旋转
  

#运动机械臂更新环境
obs, _, _, _ = env.step([0.] * 7)
#获取手外相机视角图片
image = (obs["agentview_image"])
image_ = (obs["robot0_eye_in_hand_image"])
display(Image.fromarray(image))
display(Image.fromarray(image_))
obs, _, _, _ = env.step([500.,0.,0.,0.,0.,0.,0.] )
#获取手外相机视角图片
image = (obs["agentview_image"])
display(Image.fromarray(image))
obs, _, _, _ = env.step([500.,0.,0.,0.,0.,0.,0.] )
#获取手外相机视角图片
image = (obs["agentview_image"])
display(Image.fromarray(image))
obs, _, _, _ = env.step([500.,0.,0.,0.,0.,0.,0.] )
#获取手外相机视角图片
image = (obs["agentview_image"])
display(Image.fromarray(image))

运行结果

## 4.关闭环境

env.close()