rocket-lander:火箭着陆器环境的强化学习

火箭着陆器OpenAI环境 这是一款以SpaceX的Falcon 9第一阶段火箭为模型的垂直火箭着陆模拟器。 该仿真是在Python 3.5中开发的，并且是使用编写。 Box2D是首选的物理引擎，其环境类似于 。 是正在运行的模拟器的视频。 代码用于： 比例积分控制（PID） 深度确定性策略梯度（DDPG） 现代预测控制（MPC） 也可用，但不能一概而论。 其他可用的示例代码： 进化策略（ES） 函数近似Q学习（FA Q学习） 线性二次调节器（LQR） 该项目的主要贡献是环境，其中包括用于控制器的其他脚本，以供上下文和一般参考。 在environments存在用于仿真的代码。 入门 下载仓库。 火箭着陆器可能是分叉的，并作为单独的包装提供，最终可以使用pip安装。 先决条件 运行项目所需的库列表：（某些库，例如cvxpy需要其他先决条件）。 Windows用户访问[Wi