将 Recurdyn 包装成 Gym 强化学习环境：独立摆测试

在现代控制理论与强化学习的交叉领域，将物理仿真与智能算法结合起来，能够有效提升控制策略的优化效果。本文将详细介绍如何将 Recurdyn 仿真软件包装成 OpenAI Gym 强化学习环境，以实现对独立摆系统的优化控制。具体内容包括环境类 PendulumEnv 的编写、FMI 接口的调用、动作与观察空间的定义、奖励函数的设计、环境的优化以及利用 Stable Baselines3 进行深度强化学习算法的训练和对比实验。

一、项目背景

Recurdyn 是一款功能强大的多体动力学仿真软件，广泛应用于机械系统的分析与设计。而 OpenAI Gym 则是一个广泛使用的强化学习环境接口标准，提供了丰富的预定义环境和工具，方便开发和评估强化学习算法。

将 Recurdyn 包装成 Gym 环境，可以结合物理仿真与智能算法，实现更加智能与高效的控制策略优化。例如，在独立摆系统中，通过强化学习算法寻求最佳的控制力矩，使摆杆达到稳定状态。
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二、环境类 `PendulumEnv` 的实现

1. 环境类的基本结构

首先，我们需要创建一个符合 Gym 接口规范的环境类 PendulumEnv。该类需要继承自 gym.Env，并实现必要的方法，如 __init__、reset、step 和 close。以下是环境类的基本实现：

import gymnasium as gym
import numpy as np
from recurdyUtils import initialize_fmu

class PendulumEnv(gym.Env):
    metadata = {
   'render.modes': ['human']}

    def __init__(self, fmu_filename):
        super(PendulumEnv, self).__init__()
        self.fmu_filename = fmu_filename
        self.fmu, self.step_size, self.var_in, self.var_out = initialize_fmu(fmu_filename)
        
        # 观察空间包含角度和角速度
        self.observation_space = gym.spaces.Box(low=-np.inf, high=np.inf, shape=(2,), dtype=np.float32)
        self.action_space = gym.spaces.Box(low=-50, high=160, shape=(