AirSimAirSimにおける自動運転のための深層強化学習AirSimは、Microsoftが開発しているドローンと自動車のためのオープンソースシミュレーターです。Driving」の中から、分散ではなく1台のWindowsマシンによる深層強化学習を紹介します。Groupが開発しているドローンと自動車のためのオープンソースシミュレーターです。AirSimの詳細は、以下のサイトをご覧ください。Cookbookは、MicrosoftがGitHubに公開している自動運転のチュートリアルです。Cookbookの詳細は、以下のサイトをご覧ください。tutorial」、AirSimにおける自動運転のためのエンドツーエンド・ディープラーニングhttps://ai4sig.org/ja/2018/07/airsim-e2e-deep-learning/AirSimは、Microsoftが開発しているドローンと自動車のためのオープンソースシミュレーターです。tutorial」を紹介します。Driving」です。よって、フロントカメラ画像からステアリング角を推定するチュートリアルです。なっていますが、デモの目的で、1台のマシンでトレーニングできるようにもなっています。この記事では、分散ではなく、1台のWindowsマシンによる深層強化学習について紹介します。Notebook上で、以下の3つのNotebookを実行するスタイルとなっています。model環境セットアップ以下の記事で紹介した環境セットアップをそのまま利用することができます。AirSimにおける自動運転のためのエンドツーエンド・ディープラーニングhttps://ai4sig.org/ja/2018/07/airsim-e2e-deep-learning/AirSimは、Microsoftが開発しているドローンと自動車のためのオープンソースシミュレーターです。tutorial」を紹介します。チュートリアルは...AI4SIGただし、足りないパッケージがあるので、以下のコマンドでインストールします。algorithmでは、報酬関数とネットワークアーキテクチャの説明があります。jobは、トレーニング用バッチファイルtrain.batを作成します。Notebook内のairsim_path='E:\\AD_Cookbook_AirSim\\'の部分は、自分の環境に合わせて変更する必要があります。作成されたバッチファイル\path\to\AutonomousDrivingCookbook\DistributedRL\Share\scripts_downpour\app\train.batは、以下のようにパラメータを指定してdistributed_agent.pyを実行することにより、トレーニングを行います。required.転移学習を用いて3時間トレーニングしてみたのですが、参考として提供されているsample_model.jsonと似たような挙動でした。転移学習を用いたマルチノードで6時間と書かれているので、10時間以上のトレーニングは、覚悟したほうが良いと思います。modelは、neighborhood環境で起動したAirSimからフロントカメラ画像とステート(速度)を入力し、steeringを含むcar_controlsをAirSimに出力します。AirSimを起動するためには、AirSimシミュレーターを解凍したディレクトリーで、以下のPowerShellコマンドを実行します。neighborhoodまた、Notebook内のMODEL_FILENAME='sample_model.json'の部分は、自分がトレーニングしたモデルに合わせて変更する必要があります。Driving」の中から、分散ではなく1台のWindowsマシンによる深層強化学習について紹介しました。