Lib.rs

Python Gym 环境的包装器。

GymEnv 是基于 PyO3 的 Gym 包装器。它已在一些 经典控制 和 Gymnasium-Robotics 环境上进行测试。

In a past, [`Atari`](https://gym.openai.com/envs/#atari), and
[`PyBullet`](https://github.com/benelot/pybullet-gym) environments were supported.
However, currently they are not tested.

此包装器接受类似数组的观察和动作（Box 空间），以及离散动作。为了与运行 gym 的 Python 解释器交互，GymObsFilter 和 GymActFilter 提供了将 Python 对象（numpy 数组）转换为 Rust 中的 ndarrays 以及反向转换的接口。 GymObsFilter、ContinuousActFilter 和 DiscreteActFilter 在观察和动作是数组的环境中进行转换。除了 Python 和 Rust 之间的数据转换之外，我们还可以在这些过滤器中实现任意的前处理。例如，FrameStackFilter 保留四个连续的观察帧（图像）并输出这些帧的堆栈。

对于Atari环境，需要一个修改过的atari_wrapper.py版本，并将其放置在PYTHONPATH中。帧堆叠预处理在FrameStackFilter中实现，作为一个GymObsFilter。

带有随机控制器的示例（Policy）位于examples目录中。使用border-tch-agents的示例，这些是用tch-rs实现的RL智能体集合，位于这里。