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NeuralNetworkRacing

NeuralNetworkRacing

基于神经网络的2D自动驾驶模拟器

NeuralNetworkRacing是一个使用Python开发的2D自动驾驶模拟项目。它结合神经网络和进化算法,训练虚拟汽车在生成的赛道上自主行驶。项目基于pyglet和numpy库实现,包含环境模拟、赛道生成等功能。通过配置文件,用户可以调整人口数量、突变率等参数。该开源项目为AI和自动驾驶领域提供了一个实验平台。

神经网络自动驾驶2D模拟进化算法pygletGithub开源项目
访问官网GitHub

神经网络赛车

神经网络学习如何在赛道上驾驶汽车。 使用 pyglet 和 numpy 的简单 2D 模拟。

[视频链接]

[!警告] 这段代码是我早期编程时期的产物。我已经对它进行了重构，但它可能不符合当前的最佳实践。

▶️️ 如何运行？

安装包

pip install -r requirements.txt

[requirements.txt 文件内容链接]

运行主文件

应该可以在 Python 3.0 及更高版本上运行。

例如：

py -3.10 .\__main__.py

或者使用虚拟环境。

配置（可选）

config.json

{
    "width": 1280
    "height": 720
    "friction": 0.1
    "render_timestep": 0.025 // 帧之间的时间间隔（秒） - 0.025秒 = 40 FPS
    "timeout_seconds": 30 // 每代的最长时间
    "population": 40 // 汽车数量
    "mutation_rate": 0.6 // 每代后的变异率
}

default_nn_config.json - 新保存的默认汽车配置。

{
    "name" : "test" 
    "acceleration": 1
    "friction": 0.95
    "max_speed": 30 
    "rotation_speed": 4
    "shape": [6, 4, 3, 2] // 神经网络结构 - 不要改变第一层和最后一层
    "max_score": 0
    "gen_count": 0
}

🕸️ 神经网络

[神经网络架构图]

🧬 进化

每一代中表现最好的汽车被选为下一代的父母，并进行轻微变异。

🏎️ 环境和赛道生成

[环境图片][赛道生成动画]

⚖️ 许可证

Shield: [CC BY-NC 4.0 许可证徽章]

本作品采用 知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议进行许可。

[CC BY-NC 4.0 许可证图片]

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