pybullet 创建数据集

### 使用 PyBullet 创建机器人仿真数据集 为了创建机器人仿真的数据集，PyBullet 提供了一套完整的工具链来模拟物理环境并与之交互。以下是具体方法： #### 设置 PyBullet 环境 安装必要的库之后，在Python脚本中初始化PyBullet环境是第一步操作[^1]。 ```python import pybullet as p import pybullet_data import os p.connect(p.GUI) # 或者使用 p.DIRECT 不显示图形界面 p.setAdditionalSearchPath(pybullet_data.getDataPath()) planeId = p.loadURDF("plane.urdf") # 加载地面模型 robot_id = p.loadURDF(os.path.join(path_to_robot_model, "model.urdf")) # 加载机器人模型 ``` #### 配置传感器读数收集机制 定义函数定期获取来自不同类型的虚拟传感器的数据，比如关节角度、力矩反馈或者是视觉输入等信息。这些数据对于构建训练机器学习模型所需的数据集至关重要。 ```python def get_sensor_readings(): joint_states = p.getJointStates(robot_id, range(num_joints)) link_state = p.getLinkState(robot_id, end_effector_index) image_width, image_height = 224, 224 view_matrix = p.computeViewMatrix(camera_eye_position, camera_target_position, up_vector) projection_matrix = p.computeProjectionMatrixFOV(fov=60, aspect=image_width/image_height, nearVal=0.02, farVal=3.5) _, _, rgb_pixels, depth_buffer, segmentation_mask = p.getCameraImage( width=image_width, height=image_height, viewMatrix=view_matrix, projectionMatrix=projection_matrix ) return { 'joint_positions': [state[0] for state in joint_states], 'end_effector_pose': link_state[0], 'rgb_image': rgb_pixels, 'depth_map': depth_buffer, 'segmentation_labels': segmentation_mask } ``` #### 执行动作序列并记录轨迹 编写循环结构让机器人执行一系列预设的动作指令，并在此过程中调用上述`get_sensor_readings()`函数保存每次状态变化前后所获得的各种测量值到文件系统中形成时间戳标记的日志条目集合即为最终生成的数据集的一部分。 ```python for i in range(number_of_steps): action = compute_next_action() # 计算下一步行动方案 apply_action(action) # 对机器人施加控制命令 sensor_data = get_sensor_readings() save_to_dataset(sensor_data) # 将当前时刻的所有观测存档至外部存储介质上作为一条样本加入整体数据集中去 ```