Details

Данная работа посвящена разработке игровой модели гоночного автомобиля в среде разработки игр Unity и созданию системы автономного управления разработанным автомобилем. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Изучить существующие среды разработки игр и выбрать, в какой среде будет разрабатываться модель автомобиля и система управления этим автомобилем. 2. Выбрать подход для реализации упрощенной модели поведения автомобиля и реализовать эту модель. 3. Выбрать подход к реализации системы автономного управления и реализовать такую систему. 4. Проверить качество реализованной системы в сравнении с водителем-человеком. В результате была выбрана среда и инструменты для разработки модели автомобиля, была создана игровая модель гоночного автомобиля. Были выбраны инструменты и разработаны компоненты для обучения и эксплуатации нейронной сети в среде, в которой была создана модель автомобиля. Нейросеть была обучена управлять созданной моделью автомобиля. Качество вождения обученной нейросети было сравнено с качеством вождения человека-водителя на одной и той же тестовой трассе.

The given work is devoted to development of a game model of a racing car with the game engine Unity and to creation of an autonomous control system for the developed car model. The work set the following goals: 1. Study existing game engines and choose which to use for development of the racing car model and the autonomous control system for the car. 2. Choose an approach to development of a simplified behavior model of the carand implement the model. 3. Choose an approach to development of the autonomous control system and implement the system. 4. Check the quality of the implemented system in comparison to a human driver. The work resulted into choosing the game engine and instruments for development of the car model, implementation of the game car model, choosing instruments and development of components for neural network learning and working in the environment where the car model was developed, training the neural network to drive the implemented car model. Quality of driving by the trained neural network has been compared to quality of driving by human on the same testing racetrack.