深度强化训练汽车学会踢球,AI驱动「飞车」自成一派,运球射门不在话下

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所属分类:即时比分

来源:新智元

“什么?用AI实现汽车花式运球”

“怎么可能!”

“花式运球这么一个高灵活度,高技巧性的运动,用AI实现起来还是有难度的吧”

可是,如果现在告诉你,使用深度强化学习技术,不仅可以使汽车学会花式运球,还能让汽车完成进球,穿环等等功能,你会作何感想呢?

这不,近日,Reddit上一则帖子火了:

一位小哥受到《火箭联盟》(《Rocket League》)的启发,设计了一款汽车足球环境,可以令汽车在自我对抗的比赛中进行深度强化学习实验:

“该项目名为RoboLeague,是开源的,如果想看更多视频,可以关注我的Twitter”





深度强化训练汽车学会踢球,AI驱动「飞车」自成一派,运球射门不在话下

还在和人踢球?来试试汽车!

《火箭联盟(Rocket League)》是一款快节奏竞速游戏,是《超音速特技火箭战车(Supersonic Acrobatic Rocket-Powered Battle-Cars)》的正统续作。

相比前作,该游戏提供了更炫酷的画面和物理效果,增加完整的单人剧情流程、大量玩家自定义选项和内容丰富的多人游戏,打造新世代动作体育游戏体验。

和传统的足球游戏相比,火箭联盟是独特的,通过操作车辆进行足球比赛,光是这一点就让人眼前一亮。

游戏本身的物理引擎强大,而且开车和触球技巧也很有研究,此外,游戏本身还具有各种各样的场地(还有冰球,篮球)和各色的车辆,因此,自发布以来收获了一票忠实玩家。

此外,Rocket League的开发者还提供了详细了解汽车和足球交互、设计和操作原理的说明文档,方便感兴趣的玩家仔细探究:

该小哥也是该游戏的玩家之一,不过,他和别的普通玩家不一样,在收获游戏体验的同时,还得到了灵感,将其做成了一个项目,真正实现了爱好与专业相结合:

功能丰富,只为提供最真实的操作体验

使用此开源项目,所有人都可以根据Unity ML代理仓库,在自己的电脑上安装并体验:

此项目不仅仅是实现了花式运球功能,与Rocket League相同,其他的一些操作也得到了实现,比如:球物理(地面/墙壁反弹,摩擦模型,重力等) 、汽车空中控制 、地面加速和制动、单跳力学、黏力、以及其他一些功能,

此外,使用强化学习,训练好的汽车还可以进行马路赛车:

免费版本即将发布

这个项目和之前开发者发布的离线版本RLBot有很多不同:

第一,这款游戏打破了原始RLBot的限制——在20x以上倍速的时候,在使用过程中,RLBot会出现一些问题。

第二,使用该项目,玩家可以并行训练游戏的多个实例,然而《火箭联盟》只能同时玩1场比赛,因此玩家无法进行扩展训练。

第三,通过该项目,玩家可以创建自己的场景,因为他们可以控制游戏的全部代码。

最后,这位小哥还兴致勃勃地表示了对项目未来进展的展望:

“我想做的下一步是穿越圆环(玩家操纵的汽车必须尽可能快地飞过环),并训练一辆车,使之可以用恒定的滚转,来完美地做到这一点(人类很难做到,当然,顶级玩家会做到这一点)。”

“然后,我计划发布一个免费的迷你游戏,供所有人玩,在这里,玩家可以与AI竞赛,以比较技能。“

”一定会有专业游戏玩家试图与AI对抗,这一定会很有趣!”

参考链接:

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/klbvaw/p_doing_a_clone_of_rocket_league_for_ai/

https://github.com/roboserg/RoboLeague

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