Autonóm jármű irányítása akadálypályán megerősítéses tanulással

Abstract

Szakdolgozatomban egy autonóm jármű irányítási rendszerét készítettem el megerősítéses tanulással a Unity játékmotorban. A vezérlést C# nyelven programoztam, az egyedi akadályokat pedig Blender szoftverrel modelleztem. A tanításhoz az ML-Agents könyvtárat és a PyTorch keretrendszert alkalmaztam Python környezetben. Az ágenst három különböző nehézségű pályán teszteltem, amelyek mozgó elemeket és komplex geometriát tartalmaztak. A navigációhoz Ray Perception Sensorokat és egy ellenőrzőpontokon alapuló jutalmazási rendszert fejlesztettem ki. Míg az egyszerűbb pályákat az AI stabilan elsajátította, a legnehezebb szakasz fizikai követelményei bizonytalanabb eredményeket hoztak. A projekttel igazoltam a mesterséges intelligencia hatékonyságát a játékfejlesztési tesztelésben és optimalizálásban.