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 大家可以点[这个链接](https://www.gymlibrary.dev/environments/classic_control/)看一看这些环境。在刚开始测试强化学习的时候，可以选择这些简单环境，因为这些环境可以在一两分钟之内见到一个效果。
 
 如图 1.26 所示，CartPole-v0 环境有两个动作：将小车向左移动和将小车向右移动。我们还可以得到观测：小车当前的位置，小车当前往左、往右移的速度，杆的角度以及杆的最高点（顶端）的速度。
-观测越详细，我们就可以更好地描述当前所有的状态。这里有奖励的定义，如果能多走一步，我们就会得到一个奖励（奖励值为1），所以我们需要存活尽可能多的时间来得到更多的奖励。当杆的角度大于某一个角度（没能保持平衡），或者小车的中心到达图形界面窗口的边缘，或者累积步数大于200，游戏就结束了，我们就输了。所以智能体的目的是控制杆，让它尽可能地保持平衡以及尽可能保持在环境的中央。
+观测越详细，我们就可以更好地描述当前所有的状态。这里有奖励的定义，如果能多走一步，我们就会得到一个奖励（奖励值为1），所以我们需要存活尽可能多的时间来得到更多的奖励。当杆的角度大于某一个角度（没能保持平衡），或者小车的中心到达图形界面窗口的边缘，或者累积步数大于200，游戏就结束了。所以智能体的目的是控制杆，让它尽可能地保持平衡以及尽可能保持在环境的中央。
 
 
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