Wie eine künstliche Intelligenz einparken lernt

von Jan Gruber
29. August 2019

Das Einparken – ein großes Thema und die ewige Vorlage für Geschlechterklischees. Wer kann besser Einparken? Männer? Frauen? Oder in Zukunft doch die Maschine? Darauf werden wir heute keine Antwort finden, wir haben aber ein interessantes Video zum Thema künstliche Intelligenz für euch.

Zu sehen ist eine KI – basierend auf dem ML-Agents Framework von Unity –, die versucht, einparken zu lernen. Die KI besteht aus einem tiefen neuronalen Netzwerk mit versteckten 3 Schichten von je 128 Neuronen. Es wird mit dem Proximal Policy Optimization (PPO) Algorithmus trainiert, der ein Reinforcement Learning Ansatz ist. Grundsätzlich sind die Eingaben des neuronalen Netzwerks die Messwerte von acht Tiefenmesssensoren, die aktuelle Geschwindigkeit und Position des Fahrzeugs sowie seine relative Position zum Ziel. Die Ergebnisse des neuronalen Netzes werden als Motorstärke, Bremskraft und Drehkraft interpretiert. Diese Ausgänge sind in der rechten oberen Ecke der ausgezoomten Kameraaufnahmen zu sehen.

More
Kommentare