Unity强化学习实战项目—自动泊车「Unity+MLagent」—效果展示【源码在文末】

Unity强化学习实战项目—自动泊车「UnityMLagent」—效果展示【源码在文末】文章目录Unity强化学习实战项目—自动泊车「UnityMLagent」—效果展示【源码在文末】一、内容与步骤二、效果展示三、源码一、内容与步骤1、搭建一个简单的停车场模型并实现小车运动要求将小车停到指定位置2、在unity中配置ml-agents工具包并实现agent类的设计可以将小车位置停车点位置等信息作为observation将小车运动作为action将距离作为reward function基础3、使用PPO模型完成强化学习训练过程小车随机出现在初始位置自动驶入目标停车位置4、在场景内加入其他小车作为障碍物避免碰撞5、设计复杂的奖励函数并进行不同奖励函数之间的对比实验二、效果展示1、完成训练后的结果展示具体的演示视频见下方链接从视频中可以看到小车每次都可以很平稳地停入车位且不撞击车辆和地面栏杆 并且在遇到角度不对的时候可以自行调整方向而正确停入车位。展示视频链接2、强化学习训练过程中 Environment 以及 Losses 的数据折线图3、对比实验从图中可以看出改进后的 Policy Loss 较⼩表明在训练过程中策略的损失逐渐减少模型在优化策略时变得更稳定。三、源码通过百度网盘分享的文件…zip 链接百度网盘 请输入提取码相关专业问题咨询请点击下方名片或One_PQ