迫りくる隕石をひたすら破壊して(多分後ろにある)星を守ろう！
このゲームはUnity ML-Agentsで強化(PPO)学習を行わせることができるか検証するために作成したUnityの2Dゲームです。
ゲーム作成・Unity利用未経験だったので、下記を参考にゲームのベースを作成しました。感謝！
【Unity入門】60分で作るシューティングゲーム 第１回
http://nn-hokuson.hatenablog.com/entry/2016/07/04/213231
ベースを作成後、Unity ML-Agentsで強化学習ができるように実装を追加しました。以下を参考にさせてもらいました。感謝！
【Unity ML-Agents】強化学習で物体を避ける
https://qiita.com/God_KonaBanana/items/e56fcee3ae544be7dfca
【Unity強化学習】自作ゲームで強化学習
https://qiita.com/God_KonaBanana/items/7aebdb411c99b059cc6f
Unity ML-Agentsで強化学習させている様子です。
https://twitter.com/k_aik_ou/status/1030279378125475840?ref_src=twsrc%5Etfw
UnityとUnity ML-Agentsが必須です。導入方法は以下を参考ください。
Macでhomebrewを使ってUnityをインストールする(Unity Hub、日本語化対応)
https://qiita.com/kai_kou/items/445e614fb71f2204e033
MacでUnity ML-Agentsの環境を構築する
https://qiita.com/kai_kou/items/6478fa686ce1af5939d8
Unityアプリを起動して、[open]からgit Clone したフォルダを開きます。
ターミナルから強化学習開始できるようにコマンドを実行します。
> cd cloneしたディレクトリ/ml-agents/python
> python learn.py --trainUnityアプリで[ゲーム開始(三角)]ボタンをクリックします。
学習状況はtensorboard で確認ができます。
> tensorboard --logdir=summaries/ppo/
> open localhost:6006
> cd 任意のディレクトリ
> git clone --recursive https://github.com/kai-kou/endress.git
> cd endress
> python -m venv venv
> . venv/bin/activate
> cd ml-agents/python
> pip install -r requirements.txt