OpenAI Gym 提供了丰富的强化学习测试环境

OpenAI Gym 提供了丰富的强化学习测试环境，以下按类别列举经典环境及其核心特性：

---

一、经典控制（Classic Control）

环境ID	目标描述	状态空间	动作空间	终止条件
CartPole-v1	平衡倒立摆	4维连续	离散(2)	杆倾斜>12°或步数≥500
MountainCar-v0	通过左右摆动使小车到达山顶	2维连续	离散(3)	到达目标位置或步数≥200
Pendulum-v1	控制单摆保持垂直	3维连续	连续(1)	步数≥200（无物理终止条件）
Acrobot-v1	摆动双连杆触碰目标线	6维连续	离散(3)	触碰目标线或步数≥500

---

二、Atari 2600 游戏

环境ID	游戏类型	状态空间	动作空间	特点
Pong-v5	乒乓球	210×160 RGB图像	离散(6)	需要图像预处理
Breakout-v5	打砖块	210×160 RGB图像	离散(4)	奖励密集，适合DQN训练
SpaceInvaders-v5	太空侵略者	210×160 RGB图像	离散(6)	多敌人、奖励机制复杂

---

三、Box2D 物理仿真

环境ID	物理系统	状态空间	动作空间	关键挑战
LunarLander-v2	月球着陆器	8维连续	离散(4)	燃料控制与精准着陆
BipedalWalker-v3	双足机器人行走	24维连续	连续(4)	复杂地形平衡
CarRacing-v2	赛车轨迹跟踪	96×96 RGB	连续(3)	视觉输入与连续控制结合

---

四、MuJoCo 机器人控制

环境ID	机器人模型	状态空间	动作空间	任务类型
HalfCheetah-v4	猎豹仿生机器人	17维连续	连续(6)	高速奔跑控制
Ant-v4	四足蚂蚁机器人	111维连续	连续(8)	复杂地形移动
Humanoid-v4	类人机器人	376维连续	连续(17)	双足平衡与行走

---

五、其他特殊环境

类别	环境示例	特点
文本游戏	TextFlappyBird-v0	基于字符界面的强化学习
多智能体	PistonBall-v6	多个agent协同/竞争
3D导航	AntMaze-v4	复杂迷宫路径规划

---

六、环境使用示例

import gym

# 创建环境（以LunarLander为例）
env = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human")
obs = env.reset()

for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()  # 随机策略
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    
    if done:
        obs = env.reset()
env.close()

---

七、环境选择建议

1. 入门学习：优先使用CartPole-v1、MountainCar-v0
2. 视觉输入训练：选择CarRacing-v2或Atari游戏
3. 连续控制研究：使用Pendulum-v1或MuJoCo环境
4. 多智能体开发：尝试PettingZoo库扩展环境

完整环境列表可通过以下命令查看：

from gym import envs
print([env.id for env in envs.registry.values()])

需要特定环境的详细参数说明（如状态空间范围、奖励函数设计）可告知具体环境名称。