{"id":288387,"date":"2018-08-22T21:45:02","date_gmt":"2018-08-22T17:45:02","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=288387"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=288387","title":{"rendered":"\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 PyBullet"},"content":{"rendered":"\n<div data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/post\/420897\/\" class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/0g\/x5\/ai\/0gx5aizowrlyrgkvekcxlxh9pge.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435, \u043a\u0442\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c OpenAI, \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0418\u043b\u043e\u043d \u041c\u0430\u0441\u043a, \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 <a href=\"https:\/\/gym.openai.com\/\">OpenAI Gym<\/a>.<br \/>  Gym \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u2014 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u043e\u0434\u0430 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438: \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0436\u0438\u0432\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430, <a href=\"https:\/\/blog.openai.com\/ingredients-for-robotics-research\/\">\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432<\/a>. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0435 <a href=\"http:\/\/www.mujoco.org\/\">MuJoCo<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439.<br \/>  \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e OpenAI Gym, \u043d\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0435 Bullet(<a href=\"https:\/\/pybullet.org\/wordpress\/\">PyBullet<\/a>). \u0410 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<p>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  PyBullet \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 python \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430 <a href=\"http:\/\/bulletphysics.org\/wordpress\/\">Bullet Physics<\/a>. \u041e\u043d, \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043a\u0430\u043a MuJoCo, \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u0442\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u043d\u0430 habr \u0435\u0441\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/habr.com\/company\/mailru\/blog\/343008\/\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438.<br \/>  \u0414\u043b\u044f PyBullet \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 <a href=\"https:\/\/docs.google.com\/document\/d\/10sXEhzFRSnvFcl3XxNGhnD4N2SedqwdAvK3dsihxVUA\/edit#\">QuickStartGuide<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/bulletphysics\/bullet3\/tree\/master\/examples\/pybullet\/examples\">GitHub<\/a>.<br \/>  PyBullet \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0443\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 URDF, SDF \u0438\u043b\u0438 MJCF. \u0412 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/bulletphysics\/bullet3\/tree\/master\/data\">\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/a> \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/bulletphysics\/bullet3\/tree\/master\/examples\/pybullet\/gym\/pybullet_envs\/bullet\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432.<\/a><br \/>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 PyBullet. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/gym.openai.com\/docs\/#observations\">\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c<\/a> \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0443 OpenAI Gym. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435, \u0442\u0430\u043a \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 Gym.<br \/>  \u0412\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 (iPython), \u0430 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0432 <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1GE2hlm-swF6M51XKMOCDnPnCLdj1mWbb\">Google Colaboratory<\/a>.<\/p>\n<h2>\u041e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 (Everonment)<\/h2>\n<p>  \u041d\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0448\u0430\u0440\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0441\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442. \u0428\u0430\u0440 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u043e\u0439, \u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0438\u043b\u0430 \u0442\u044f\u0436\u0435\u0441\u0442\u0438, \u0430 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d, \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a \u0448\u0430\u0440\u0443 \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u043b\u043e\u0439, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0435\u0435 \u043a \u0446\u0435\u043b\u0438. \u0426\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/w-\/wy\/jr\/w-wyjrj1zphr8aqndhutrnno1po.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0421\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f, \u0438 \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f 3 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430: <i><b>reset<\/b><\/i> (\u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430 \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b), <i><b>step<\/b><\/i> (\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b), <i><b>render<\/b><\/i> (\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f).<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043a \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b 2 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u043e\u043c (GUI) \u0438 \u0431\u0435\u0437 (DIRECT).\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e DIRECT.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">pb.connect(pb.DIRECT)<\/code><\/pre>\n<h4>reset<\/h4>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0431\u0440\u0430\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e <i>pb.resetSimulation()<\/i> \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430.<br \/>  \u0412 PyBullet \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 2 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b: \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u0438\u0439 (<i>Collision Shape<\/i>), \u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (<i>Visual Shape<\/i>). \u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438, \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0438, \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0447\u0435\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442. \u0412\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430, \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430.<br \/>  \u0424\u043e\u0440\u043c\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442(\u0442\u0435\u043b\u043e) \u2014 <i>MultiBody<\/i>. \u0422\u0435\u043b\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b(\u043f\u0430\u0440\u044b <i>CollisionShape\/Visual Shape<\/i>), \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445.<br \/>  \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c, \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0442\u0435\u043b\u043e, \u043d\u0430\u0434\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0443, \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435.  <\/p>\n<div class=\"spoiler\"><b class=\"spoiler_title\">\u041d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u043b\u0430\u0445.<\/b><\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445, \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u043e\u0432, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c. \u041f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043b\u0430, \u043f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0441\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u0435\u043b\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c \u0434\u043e\u0447\u0435\u0440\u043d\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432(<i>Links<\/i>), \u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0442\u0438\u043f\u044b \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439(\u0441\u043e\u0447\u043b\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439) \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 (<i>Joint<\/i>). \u0422\u0438\u043f\u044b \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043f\u0440\u0438\u0437\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u0430\u0438\u043c\u0438(\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0441\u0438) \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438(\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0441\u0438). \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 2 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 (<i>JointMotor<\/i>), \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0441\u0438\u043b\u0430, \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0440\u0443\u0442\u044f\u0449\u0438\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442, \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u201c\u0441\u0443\u0441\u0442\u0430\u0432\u043e\u0432\u201d \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u0430. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0432 <a href=\"https:\/\/docs.google.com\/document\/d\/10sXEhzFRSnvFcl3XxNGhnD4N2SedqwdAvK3dsihxVUA\/edit#heading=h.e27vav9dy7v6\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a>.  <\/div>\n<\/div>\n<p>  \u041c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c 3 \u0442\u0435\u043b\u0430: \u0428\u0430\u0440, \u041f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c(\u0437\u0435\u043c\u043b\u044e) \u0438 \u0423\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0446\u0435\u043b\u0438. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u0443\u044e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0443, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u0435\u043b\u0430\u043c\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c  floorColShape = pb.createCollisionShape(pb.GEOM_PLANE) # \u0434\u043b\u044f \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 (GEOM_PLANE), visualShape - \u043d\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0435, \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c GEOM_BOX floorVisualShapeId = pb.createVisualShape(pb.GEOM_BOX,halfExtents=[100,100,0.0001], rgbaColor=[1,1,.98,1]) pb_floorId = pb.createMultiBody(0,floorColShape,floorVisualShapeId, [0,0,0], [0,0,0,1])           # \u0448\u0430\u0440 PB_BallRadius = 0.2 PB_BallMass = 1 ballPosition = [0,0,5] ballOrientation=[0,0,0,1] ballColShape = pb.createCollisionShape(pb.GEOM_SPHERE,radius=PB_BallRadius) ballVisualShapeId = pb.createVisualShape(pb.GEOM_SPHERE,radius=PB_BallRadius, rgbaColor=[1,0.27,0,1]) pb_ballId = pb.createMultiBody(PB_BallMass, ballColShape, ballVisualShapeId, ballPosition, ballOrientation)    # \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0446\u0435\u043b\u0438 TARGET_Z = 8 targetPosition = [0,0,TARGET_Z] targetOrientation=[0,0,0,1] targetVisualShapeId = pb.createVisualShape(pb.GEOM_BOX,halfExtents=[1,0.025,0.025], rgbaColor=[0,0,0,1]) pb_targetId = pb.createMultiBody(0,-1, targetVisualShapeId, targetPosition, targetOrientation) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0448\u0430\u0433\u0430 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">pb.setGravity(0,0,-10) pb.setTimeStep(1.\/60)<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0448\u0430\u0440 \u043d\u0435 \u0443\u043f\u0430\u043b \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0436\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0432\u0435\u0441\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">pb_force = 10 * PB_BallMass pb.applyExternalForce(pb_ballId, -1, [0,0,pb_force], [0,0,0], pb.LINK_FRAME)<\/code><\/pre>\n<h4>step<\/h4>\n<p>  \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <i>step<\/i> \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435. <br \/>  \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b 2 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f: \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0448\u0430\u0440 \u0441\u0438\u043b\u044b. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0438\u043b\u044b \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u044b.<br \/>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0448\u0430\u0440 \u0441\u0438\u043b\u044b, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 <i>pb.stepSimulation()<\/i>, \u0438 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0443 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b:<\/p>\n<p>  <i>observation<\/i> \u2014 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b)<br \/>  <i>reward<\/i> \u2014 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435<br \/>  <i>done<\/i> \u2014 \u0444\u043b\u0430\u0433 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430<br \/>  <i>info<\/i> \u2014 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<p>  \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f 3 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u0446\u0435\u043b\u0438, \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0448\u0430\u0440 \u0441\u0438\u043b\u0430, \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0448\u0430\u0440\u0430. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438(0..1), \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u044f.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f (\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 Z curPos[2]) curPos, curOrient = pb.getBasePositionAndOrientation(pb_ballId) # \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0438 \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c (\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 Z lin_vel[2])  lin_vel, ang_vel= pb.getBaseVelocity(self.pb_ballId)<\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 1, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0448\u0430\u0440 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e(\u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u043f\u043b\u044e\u0441\/\u043c\u0438\u043d\u0443\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u0430\u044f \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <i>TARGET_DELTA<\/i>) \u0438 0 \u0432 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445.<br \/>  \u041e\u043f\u044b\u0442 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0448\u0430\u0440 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044b \u0437\u043e\u043d\u044b (\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0437\u0435\u043c\u043b\u044e \u0438\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e \u0443\u043b\u0435\u0442\u0430\u0435\u0442). \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0448\u0430\u0440 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043b\u0438, \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0438\u0441\u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 (<i>STEPS_AFTER_TARGET<\/i> \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430). \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043d\u0430\u0448 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0446\u0435\u043b\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441 \u043d\u0435\u0439. \u0421 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 1, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u044b\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0435 <i>STEPS_AFTER_TARGET<\/i>.<br \/>  \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443.<\/p>\n<h4>render<\/h4>\n<p>  PyBullet \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 2 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u2014 GPU \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 OpenGL \u0438 CPU \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 TinyRenderer. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e CPU \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f.<br \/>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043a\u0430\u0434\u0440\u0430 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c <a href=\"http:\/\/www.opengl-tutorial.org\/ru\/beginners-tutorials\/tutorial-3-matrices\/#%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F-%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%86%D0%B0\">\u0432\u0438\u0434\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443<\/a> \u0438 <a href=\"http:\/\/www.opengl-tutorial.org\/ru\/beginners-tutorials\/tutorial-3-matrices\/#%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F-%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%86%D0%B0\">\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443<\/a>, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c <i>rgb<\/i>-\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">camTargetPos = [0,0,5] # \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043b\u0438 (\u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0430) \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b camDistance = 10       # \u0434\u0438\u0441\u0442\u0430\u043d\u0446\u0438\u044f \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0442 \u0446\u0435\u043b\u0438 yaw = 0                # \u0443\u0433\u043e\u043b \u0440\u044b\u0441\u043a\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0446\u0435\u043b\u0438 pitch = 0              # \u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0446\u0435\u043b\u0438 roll=0                 # \u0443\u0433\u043e\u043b \u043a\u0440\u0435\u043d\u0430 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0446\u0435\u043b\u0438 upAxisIndex = 2        # \u043e\u0441\u044c \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b (z)  fov = 60               # \u0443\u0433\u043e\u043b \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b nearPlane = 0.01       # \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u0431\u043b\u0438\u0436\u043d\u0435\u0439 \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f farPlane = 20          # \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u043e\u0441\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f pixelWidth = 320       # \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f pixelHeight = 200      # \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f aspect = pixelWidth\/pixelHeight;  # \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f         # \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 viewMatrix = pb.computeViewMatrixFromYawPitchRoll(camTargetPos, camDistance, yaw, pitch, roll, upAxisIndex) # \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 projectionMatrix = pb.computeProjectionMatrixFOV(fov, aspect, nearPlane, farPlane); # \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b img_arr = pb.getCameraImage(pixelWidth, pixelHeight, viewMatrix, projectionMatrix, shadow=0, lightDirection=[0,1,1],renderer=pb.ER_TINY_RENDERER) w=img_arr[0] #width of the image, in pixels h=img_arr[1] #height of the image, in pixels rgb=img_arr[2] #color data RGB dep=img_arr[3] #depth data<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">ani = animation.ArtistAnimation(plt.gcf(), render_imgs, interval=10, blit=True,repeat_delay=1000) display(HTML(ani.to_html5_video())) <\/code><\/pre>\n<h2>\u0410\u0433\u0435\u043d\u0442<\/h2>\n<p>  \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0434\u043b\u044f \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0431\u0440\u0430\u043b\u0441\u044f \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f GitHub <a href=\"https:\/\/github.com\/jaara\/AI-blog\/blob\/master\/CartPole-basic.py\">jaara<\/a>, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b Gym.<br \/>  \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 2 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430: <i>Memory<\/i> \u2014 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 <i>Brain<\/i> \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043e\u043d \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442.<br \/>  \u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 TensorFlow \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Keras, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441 \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/keras\">\u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0430<\/a> \u0432 TensorFlow.<br \/>  \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u2014 3 \u0441\u043b\u043e\u044f, \u0442.\u0435. \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 1 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439.<br \/>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 512 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b (3 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430: \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u0446\u0435\u043b\u0438, \u0441\u0438\u043b\u0430 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0448\u0430\u0440\u0430). \u0421\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0432\u043d\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043b\u043e\u044e \u2014 512 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d \u0441 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u043c. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 (2 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f: \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0438\u043b\u044b).<br \/>  \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u0430 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439.<br \/>  \u0414\u043b\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f <i>ReLU<\/i>(rectified linear unit), \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u2014 <i>\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f<\/i> (\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439).<br \/>  \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 <i>MSE<\/i>(\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430), \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 <i>RMSprop<\/i> (Root Mean Square Propagation).  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"> model = Sequential() model.add(Dense(units=512, activation='relu', input_dim=3)) model.add(Dense(units=512, activation='relu')) model.add(Dense(units=2, activation='linear')) opt = RMSprop(lr=0.00025) model.compile(loss='mse', optimizer=opt) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 <i>(s, a, r, s_)<\/i>:<br \/>  <i>s <\/i> \u2014 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435(\u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f)<br \/>  <i>a <\/i> \u2014 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435<br \/>  <i>r<\/i> \u2014 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435<br \/>  <i>s_ <\/i> \u2014 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u044b \u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442(<i>batch<\/i>). <br \/>  \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (<i>X<\/i>) \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0431\u0435\u0440\u0443\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 <i>s<\/i> \u0438\u0437 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432.<br \/>  \u0420\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (<i>Y\u2019<\/i>) \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: \u041d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 (<i>Y<\/i>) \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f s \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/Q-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\">Q-\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438<\/a> \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 <i>Q(s)<\/i>. \u0418\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c <i>Q(s,a)=MAX(Q(s))<\/i>, \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043b \u0435\u0433\u043e \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443 <i>r<\/i>. \u041d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <i>Q<\/i> \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f <i>a<\/i> \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 <i>Q(s,a) = Q(s,a) + DF*r<\/i>, \u0433\u0434\u0435 <i>DF<\/i> \u2014 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0434\u0438\u0441\u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0443\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0436\u043d\u0438\u043c\u0438.   <\/p>\n<pre><code class=\"python\">STATE_CNT = 3 ACTION_CNT = 2 batchLen = 32 # \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 states = numpy.array([ o[0] for o in batch ]) # \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 states_ = numpy.array([ o[3] for o in batch ])  # \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0439 p = agent.brain.predict(states) # \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0439 p_ = agent.brain.predict(states_)  # \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 x = numpy.zeros((batchLen, STATE_CNT)) y = numpy.zeros((batchLen, ACTION_CNT)) # \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 for i in range(batchLen):     o = batch[i]     s = o[0]; a = o[1]; r = o[2]; s_ = o[3]     t = p[i] # \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u044b \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f     # \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u0443 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f, \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0443\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0436\u043d\u0438\u043c\u0438    t[a] = r + GAMMA * numpy.amax(p_[i]) # \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u0443 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443 \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u0443 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f     # \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 batch     x[i] = s     y[i] = t # \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0443 self.brain.train(x, y)<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u0447\u043a\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">self.model.fit(x, y, batch_size=32, epochs=1, verbose=0)<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/om\/ox\/rk\/omoxrkmnrigllf9hu_8x9ofbd7m.gif\" alt=\"image\"><br \/>  \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/0s\/ed\/p2\/0sedp2zvwqmiiku6emmhp2yxf7m.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442\u0443 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c 1200 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u0432 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e 95 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 (\u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432). \u0410 \u0443\u0436\u0435 \u043a 50-\u043c\u0443 \u043e\u043f\u044b\u0442\u0443 \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c \u0448\u0430\u0440 \u043a \u0446\u0435\u043b\u0438(\u0438\u0441\u0447\u0435\u0437\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442\u044b).<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 (LAYER_SIZE), \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (GAMMA) \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f(LAMBDA).<\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u0448 \u0410\u0433\u0435\u043d\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u2014 DQN (Deep Q-Network). \u041d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0435\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442. <br \/>  \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b DDQN (Double DQN) \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0410 \u0441\u0435\u0442\u044c RDQN (Recurrent DQN) \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0448\u0430\u0440\u0430, \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0432 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438.<br \/>  \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0432 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u0443\u044e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0443 \u0448\u0430\u0440\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0433\u043e\u043b \u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<br \/>  \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437.<\/div>\n<p>        <script class=\"js-mediator-script\">!function(e){function t(t,n){if(!(n in e)){for(var r,a=e.document,i=a.scripts,o=i.length;o--;)if(-1!==i[o].src.indexOf(t)){r=i[o];break}if(!r){r=a.createElement(\"script\"),r.type=\"text\/javascript\",r.async=!0,r.defer=!0,r.src=t,r.charset=\"UTF-8\";var d=function(){var e=a.getElementsByTagName(\"script\")[0];e.parentNode.insertBefore(r,e)};\"[object Opera]\"==e.opera?a.addEventListener?a.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",d,!1):e.attachEvent(\"onload\",d):d()}}}t(\"\/\/mediator.mail.ru\/script\/2820404\/\",\"_mediator\")}(window);<\/script>     <br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/post\/420897\/\"> https:\/\/habr.com\/post\/420897\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/post\/420897\/\" class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/0g\/x5\/ai\/0gx5aizowrlyrgkvekcxlxh9pge.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435, \u043a\u0442\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c OpenAI, \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0418\u043b\u043e\u043d \u041c\u0430\u0441\u043a, \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 <a href=\"https:\/\/gym.openai.com\/\">OpenAI Gym<\/a>.<br \/>  Gym \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u2014 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u043e\u0434\u0430 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438: \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0436\u0438\u0432\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430, <a href=\"https:\/\/blog.openai.com\/ingredients-for-robotics-research\/\">\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432<\/a>. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0435 <a href=\"http:\/\/www.mujoco.org\/\">MuJoCo<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439.<br \/>  \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e OpenAI Gym, \u043d\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0435 Bullet(<a href=\"https:\/\/pybullet.org\/wordpress\/\">PyBullet<\/a>). \u0410 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-288387","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/288387","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=288387"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/288387\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=288387"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=288387"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=288387"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}