gibson environment for multi-robot situation
目前已经完成了仿真世界基本功能的实现，可以在场景中放置多个机器人，然后控制机器人移动，并返回RGBD类型的观测以及部分奖励。 根据任务不同，需要自己设计task functoin,reward dunction,terminatoin function。 可参照examples/robots/robot_control_example.py以及examples/environments/env_nonint_selector.py理解。 代码中可能对于一些iGibson底层的函数和python文件进行了修改后放到了项目文件中，名字没有修改，留意区分import进来的是库里的类还是项目里的类。
iGibson 2.2.0
安装指引见 https://stanfordvl.github.io/iGibson/installation.html 安装完成后记得下载Rs场景（demo场景）以及相应数据集。
| Params | Example Value | Explanation |
|---|---|---|
| config_file | ||
| scene_id | ||
| mode | 'headless'，'headless_tensor', 'gui_interative', 'gui_non_interative' | headless无gui界面，headless_tensor返回观测值是torch tensor |
| action_timestep | 同下 | 同下 |
| physics_timestep | 同下 | 同下 |
| device_idx | 0 | 仿真器所跑的显卡id |
| use_pb_gui | False | 是否使用pybullet的可视化界面 |
| Params | Example Value | Explanation |
|---|---|---|
| mode | 'headless'，'headless_tensor', 'gui_interative', 'gui_non_interative' | headless无gui界面，headless_tensor返回观测值是torch tensor |
| physics_timestep | 1/40 | 类似于单片机时钟周期 ，仿真器每隔一个时间间隔更新一次 |
| render_timestep | 1/10 | 类似于单片机机器周期，可以理解为机器人执行一个step的时间长度，需要是physics_timestep的整数倍，该参数会从config文件中的action_timestep得到 |
| image_width, image_height, vertical_fov | 摄像头获取的视野大小和摄像头垂直角度 | |
| device_idx | 0 | 仿真器所跑的显卡id |
| use_pb_gui | False | 是否使用pybullet的可视化界面 |
在场景部分建立iGibsonEnv后，所有的对象都已经导入到了场景中，根据任务的不同，需要在task部分来设置、存储、改变场景中的对象或者与之相关的变量。 另外，reward function和temination function也是在导入到task中发挥作用的。（目前考虑感知部分的代码也会放到task中）
reset_agent, reset_variables, get_termination, get_reward, get_task_obs, step需要根据任务的不同进行相应修改。
留意get_task_obs取出的是task-specific的观测，一些通用的观测（比如RGBD,Scan,Seg）在config文件中可以指定，不用在这单独取。
库根目录下：
python -m envs.igibson_env --config /home/vsis/Documents/Multi-robot-mapping/config/multi_robot_mapping.yaml --mode gui_interactive成功后可以看到两个界面，一个旁观者界面，一个机器人视角,机器人随机移动。