权利公园
目标
该项目的重点是开发一种擅长避障和无缝导航的代理。 该项目利用Unity中的多级汽车导航游戏,其中汽车必须导航通过固定和移动的障碍物并停在突出显示的位置。 目标是通过调整不同的超参数并在张量板上评估结果,使用不同的机器学习算法来训练Unity中游戏的两个层次的代理。
背景与动机
我们处于自动化的一代,其中大多数常见的任务都是由训练有素的自动化系统执行的。 这样的昼夜任务之一是驾驶车辆并将其停在适当的停车位。 这个问题为引入自动泊车系统打开了大门,在该系统中,人工智能代理试图克服障碍,并将汽车停在正确的位置。 自驾/自动驾驶汽车在最近引起了巨大的轰动。 特斯拉,Waymo,宝马和许多其他大型公司现在都在积极投资这一趋势。 在这种自动驾驶汽车的许多设计考虑中,拥有一个良好的停车系统可以帮助您越过障碍物,确定正确的地点并停车,这是至关重要的。 我们从这个确切的问题中汲取了灵感,并努