用于强化学习的简单且易于配置的网格世界环境
Minigrid 库包含一系列离散网格世界环境，用于进行强化学习研究。这些环境遵循 [Gymnasium](https://github.com/Farama-Foundation/Gymnasium) 标准 API，它们设计为轻量级、快速且易于自定义。文档网站位于 [minigrid.farama.org](https://minigrid.farama.org/)，我们还有一个公开的 Discord 服务器（我们也用于协调开发工作），您可以在这里加入：[https://discord.gg/bnJ6kubTg6](https://discord.gg/bnJ6kubTg6)。 请注意,该库以前被称为 gym-minigrid,并且已在多篇论文中被引用。如果您的论文使用了 Minigrid 库,并且希望将其包含在 [论文列表](https://minigrid.farama.org/content/publications/) 中,请在 [GitHub 仓库](https://github.com/Farama-Foundation/Minigrid/issues/new/choose) 中创建一个问题。有关长期计划的详细信息,请参阅 [项目路线图](https://github.com/Farama-Foundation/Minigrid/issues/363)。 # 环境 包含的环境可分为两组:原始的"Minigrid"环境和"BabyAI"环境。 原始 `Minigrid` 库中包含的环境列表可以在[文档](https://minigrid.farama.org/environments/minigrid/)中找到。这些环境共同拥有一个类似三角形的代理，其离散动作空间需要在不同的障碍物（墙壁、熔岩、动态障碍物）下导航 2D 地图。要完成的任务由代理观测返回的 `mission` 字符串描述。这些任务包括不同的目标导向和层次化任务，例如拾取箱子、使用钥匙打开门或在迷宫中导航到目标位置。
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