gym-super-mario-bros
gym-super-mario-bros 是一个将经典红白机游戏《超级马里奥兄弟》及其续作接入 OpenAI Gym 框架的开源工具。它利用 nes-py 模拟器,让 AI 算法能够直接在标准的马里奥游戏环境中进行训练和测试。
这一工具主要解决了强化学习领域缺乏高质量、标准化且具挑战性的基准测试环境的问题。以往研究人员需要自行搭建复杂的游戏模拟接口,而 gym-super-mario-bros 提供了开箱即用的解决方案。它会自动过滤掉过场动画和加载画面,仅向智能体返回可产生奖励的游戏帧,并在无法跳过的剧情时自动锁定进程,确保了训练数据的有效性和连续性。此外,它还支持自定义动作空间(如简化移动指令),帮助降低训练难度。
该工具非常适合人工智能研究人员、算法工程师以及强化学习爱好者使用。无论是想要验证新的深度学习模型,还是希望入门游戏 AI 开发的开发者,都能通过简单的 Python 代码或命令行快速启动环境。其独特的技术亮点在于对 NES 模拟器的深度集成与优化,提供了从像素级到降采样等多种不同版本的环境配置,满足了从高精度研究到快速原型开发的不同需求,是探索游戏智能不可或缺的基础设施。
使用场景
某高校强化学习实验室的研究团队正致力于训练一个能自主通关《超级马里奥兄弟》的 AI 模型,以验证新的深度 Q 网络(DQN)算法在复杂离散动作空间中的有效性。
没有 gym-super-mario-bros 时
- 环境搭建极其繁琐:研究人员需自行寻找 NES 模拟器、获取游戏 ROM 文件,并编写复杂的底层代码将游戏画面帧与 Python 进程对接,耗时数周仍难以稳定运行。
- 动作空间冗余难处理:原生模拟器提供 256 种组合按键动作,其中大量无效操作(如同时按左右)导致智能体探索效率极低,收敛速度缓慢。
- 训练数据包含噪声:游戏过场动画和加载界面会被误作为状态输入给模型,不仅浪费计算资源,还干扰了奖励函数的正常反馈逻辑。
- 缺乏标准化接口:不同成员编写的实验代码接口不统一,难以复现彼此的成果,也无法直接利用现有的 OpenAI Gym 生态工具库。
使用 gym-super-mario-bros 后
- 一键部署标准环境:通过
pip install即可安装,调用gym_super_mario_bros.make一行代码便能启动标准化的马里奥训练环境,将配置时间从数周缩短至几分钟。 - 灵活约束动作空间:利用内置的
JoypadSpace包装器和SIMPLE_MOVEMENT预设,轻松将动作集精简为跑、跳等关键操作,显著提升了模型的探索效率和训练速度。 - 自动过滤无效帧:工具自动屏蔽过场动画和加载画面,仅向智能体输送可操作的游戏帧,确保每一步训练都在有效状态下进行,大幅优化了算力利用率。
- 无缝兼容主流算法:完全遵循 OpenAI Gym 接口规范,团队可直接复用成熟的 DQN、PPO 等算法代码库,快速开展对比实验并复现前沿论文结果。
gym-super-mario-bros 将复杂的复古游戏仿真转化为标准的强化学习沙盒,让研究者能专注于算法创新而非底层工程适配。
运行环境要求
- 未说明
不需要 GPU
未说明

快速开始
gym-超级马里奥兄弟

一个基于 OpenAI Gym 的环境,用于在任天堂娱乐系统(NES)上运行《超级马里奥兄弟》和《超级马里奥兄弟2:失落关卡》,使用了 nes-py 模拟器。
安装
推荐通过 pip 安装 gym-super-mario-bros:
pip install gym-super-mario-bros
使用
Python
在尝试创建环境之前,必须先导入 gym_super_mario_bros。这是因为 Gym 环境是在运行时注册的。默认情况下,gym_super_mario_bros 环境使用 NES 的完整动作空间,包含 256 种离散动作。为了限制动作范围,gym_super_mario_bros.actions 提供了三个动作列表(RIGHT_ONLY、SIMPLE_MOVEMENT 和 COMPLEX_MOVEMENT),供 nes_py.wrappers.JoypadSpace 包装器使用。有关这三个列表中合法动作的详细说明,请参阅 gym_super_mario_bros/actions.py。
from nes_py.wrappers import JoypadSpace
import gym_super_mario_bros
from gym_super_mario_bros.actions import SIMPLE_MOVEMENT
env = gym_super_mario_bros.make('SuperMarioBros-v0')
env = JoypadSpace(env, SIMPLE_MOVEMENT)
done = True
for step in range(5000):
if done:
state = env.reset()
state, reward, done, info = env.step(env.action_space.sample())
env.render()
env.close()
注意: gym_super_mario_bros.make 只是 gym.make 的别名,方便使用。
注意: 在训练代码中移除对 render 的调用可以显著提升速度。
命令行
gym_super_mario_bros 提供了一个命令行界面,可以通过键盘或均匀随机移动来游玩环境。
gym_super_mario_bros -e <要游玩的环境ID> -m <`human` 或 `random`>
注意: 默认情况下,-e 设置为 SuperMarioBros-v0,-m 设置为 human。
注意: SuperMarioBrosRandomStages-* 支持 --stages/-S 标志,用于指定要从中随机选择关卡的集合,例如 -S 1-4 2-4 3-4 4-4。
环境
这些环境允许玩家有 3 次机会(生命值)通关游戏中的 32 个关卡。环境只会将可获得奖励的游戏画面发送给智能体;过场动画、加载屏幕等不会从 NES 模拟器传递给智能体,智能体在这些期间也无法执行动作。如果无法通过修改 NES 的 RAM 来跳过过场动画,环境会锁定 Python 进程,直到模拟器准备好进行下一步操作。
| 环境 | 游戏 | ROM | 截图 |
|---|---|---|---|
SuperMarioBros-v0 |
SMB | 标准 | ![]() |
SuperMarioBros-v1 |
SMB | 下采样 | ![]() |
SuperMarioBros-v2 |
SMB | 像素化 | ![]() |
SuperMarioBros-v3 |
SMB | 矩形化 | ![]() |
SuperMarioBros2-v0 |
SMB2 | 标准 | ![]() |
SuperMarioBros2-v1 |
SMB2 | 下采样 | ![]() |
单个关卡
这些环境允许玩家仅有一次机会(一次生命)通关游戏中的单个关卡。
使用以下模板:
SuperMarioBros-<世界>-<阶段>-v<版本>
其中:
<世界>是一个介于 1 到 8 之间的数字,表示游戏中的世界;<阶段>是一个介于 1 到 4 之间的数字,表示某个世界中的具体关卡;<版本>是一个介于 0 到 3 之间的数字,用于指定使用的 ROM 模式:- 0:标准 ROM
- 1:下采样 ROM
- 2:像素化 ROM
- 3:矩形化 ROM
例如,要在下采样 ROM 上游玩 4-2 关卡,可以使用环境 ID SuperMarioBros-4-2-v1。
随机关卡选择
随机关卡选择环境会随机选取一个关卡,并允许玩家尝试通关。一旦玩家死亡并调用 reset 方法,环境就会再次随机选择一个新的关卡。目前此功能仅适用于标准版《超级马里奥兄弟》,而不适用于《失落关卡》。要使用这些环境,只需在 SuperMarioBros 的 ID 后加上 RandomStages。例如,若要使用标准 ROM 并结合随机关卡选择功能,可以使用 SuperMarioBrosRandomStages-v0。若想固定随机种子,可在调用 reset 之前使用环境的 seed 方法,如 env.seed(222),或者直接在 reset 方法中传入 seed 参数,例如 reset(seed=222)。
除了可以从全部 32 个原始关卡中随机选择外,还可以指定用户自定义的关卡子集,以将随机选择范围限定在特定子集中。例如,可以选择只包含城堡关卡、水下关卡、地下关卡等。
要指定一个关卡子集用于随机抽选,可以创建一个允许被抽选的关卡列表,并将其传递给 gym.make() 函数。例如:
gym.make('SuperMarioBrosRandomStages-v0', stages=['1-4', '2-4', '3-4', '4-4'])
上述示例将在每次调用 reset 时,从 1-4、2-4、3-4 和 4-4 中随机选择一个关卡。
步骤
关于 step 方法返回的奖励和信息的相关说明。
奖励函数
奖励函数假设游戏的目标是尽可能向右移动(增加智能体的 x 值),同时尽可能快地移动,且不能死亡。为了建模这个游戏,奖励由三个独立的变量组成:
- v:状态之间智能体 x 值的差值
- 在这种情况下,它表示当前步骤的瞬时速度
- v = x1 - x0
- x0 是步骤前的 x 位置
- x1 是步骤后的 x 位置
- 向右移动 ⇔ v > 0
- 向左移动 ⇔ v < 0
- 不动 ⇔ v = 0
- c:帧之间游戏时钟的差值
- 这个惩罚项可以防止智能体静止不动
- c = c0 - c1
- c0 是步骤前的时钟读数
- c1 是步骤后的时钟读数
- 没有时钟滴答 ⇔ c = 0
- 有时钟滴答 ⇔ c < 0
- d:死亡惩罚项,用于惩罚智能体在某个状态下死亡
- 这个惩罚项鼓励智能体避免死亡
- 生存 ⇔ d = 0
- 死亡 ⇔ d = -15
r = v + c + d
奖励会被截断到区间 (-15, 15)。
info 字典
step 方法返回的 info 字典包含以下键:
| 键 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
coins |
int |
收集到的金币数量 |
flag_get |
bool |
如果马里奥到达了旗帜或斧头,则为真 |
life |
int |
剩余的生命数,即 {3, 2, 1} |
score |
int |
累积的游戏分数 |
stage |
int |
当前关卡,即 {1, ..., 4} |
status |
str |
马里奥的状态,即 {'small', 'tall', 'fireball'} |
time |
int |
时钟剩余的时间 |
world |
int |
当前世界,即 {1, ..., 8} |
x_pos |
int |
马里奥在关卡中的 x 位置(从左侧算起) |
y_pos |
int |
马里奥在关卡中的 y 位置(从底部算起) |
引用
如果您在研究中使用了 gym-super-mario-bros,请引用它。
@misc{gym-super-mario-bros,
author = {Christian Kauten},
howpublished = {GitHub},
title = {{S}uper {M}ario {B}ros for {O}pen{AI} {G}ym},
URL = {https://github.com/Kautenja/gym-super-mario-bros},
year = {2018},
}
版本历史
7.4.02022/06/217.3.32022/06/077.2.32019/06/027.2.22019/06/027.1.62019/01/227.1.52019/01/217.1.42019/01/217.1.32019/01/217.1.22019/01/217.1.12019/01/167.1.02019/01/167.0.12019/01/067.0.02019/01/066.0.42019/01/066.0.32019/01/056.0.22019/01/056.0.12018/12/296.0.02018/12/295.0.12018/12/295.0.02018/10/10常见问题
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