Unity ML 기초 4. 강화학습 직접 만들어보기

★ 개요 ★

트레이닝 학습 AI(강화 학습 AI) 를 직접 만들어보기 위함

참고 : https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Learning-Environment-Create-New.md

★ AI 강화학습 기본 환경 세팅 순서 ★

-1. ML-Agents 가 포함된 프로젝트 생성

-2. 새로운 Scene 만들기

-3. 바닥 만들기

-4. 타겟 큐브 만들기

-5. Agent 구 만들기

-6. 빈 오브젝트로 -> Arcademy 와 Brain 만들기

(Brain 은 Arcademy 의 자식으로)

-7. Academy 클래스 상속받아 RollerAcademy GameObject 에 붙이기

(Academy 에 다른 기능은 추가하지 않아도 된다)

-8. Brain 클래스 그냥 Brain Obejct 에 붙이기

-9. RollerAgent : Agent 클래스 상솓받는 클래스 만들기

★ AI 강화학습 함수 만들기 : Agent 초기화 및 Agent Reset ★

-1. 바닥에 떨어질때 초기화 처리

-2. 타겟에 도착했을때 초기화 처리

★ AI 강화학습 함수 만들기 : 환경 관찰(Observation) ★

Agent 는 Observation 정보를 Brain 에게 보낸다

-1. 타겟과 Agent 사이의 x, z 위치

-2. 플랫폼의 Edge 위치

-3. RigidBody 속도

- 위의 관찰 Vector 의 수 8개 이므로 Brain 세팅도 8개로 해주어야 함

★ AI 강화학습 함수 만들기 : Agent Action 함수 ★

- Action -

2개의 액션 세팅

Brain Type External Action 값 : Action 함수의 Vector 값은 : -1 ~ 1사이 값으로 넘어온다

Brain Type Player Action 값 : Acton 함수의 값은 키입력에 따라 값이 넘어온다

- 코드 -

- Brain -

- 액션 -

Brain Type : Player

- Reward (보상) -

-1. 떨어질때 -

-2. 시간 지날때 -

-3. 타겟 도착시 +

- Action 총 코드 -

★ AI 테스트 ★

BrainType : Player

키보드 세팅 : Action 2개 플레이

테스트 해보기

★ AI External 강화 학습 - Brain Type : External ★