超燃！掌握 GYM-Box2D CarRacing 里的车辆控制之魂

后端

2023-09-28 12:58:03

在 GYM-Box2D CarRacing 中驰骋：车辆控制篇

驾驶自动驾驶车辆，探索车辆控制的奥秘

在自动驾驶的世界中，车辆控制是关键。它决定了车辆如何响应环境变化，并实现预期目标。在 GYM-Box2D CarRacing 的虚拟赛道上，掌握车辆控制将让你成为一名驰骋赛场的驾驶高手。

车辆控制的模块化组件

车辆控制是一个模块化的系统，由三个核心组件组成：

低层次感知与场景解析： 收集并分析环境信息，为决策提供依据。
路径训练： 规划车辆的行驶路径，提供参考轨迹。
车辆控制： 生成车辆的控制指令，根据感知信息和参考轨迹做出决策。

车辆控制的四大法宝

在车辆控制模块中，有四种常用的控制方法：

开环控制： 简单直接，根据当前状态做出决策。
闭环控制： 通过反馈机制调整指令，提高控制精度。
启停式控制： 结合开环和闭环控制，兼顾不同情况。
PID 控制： 经典闭环方法，使用比例、积分、微分三项调节指令。

Stanley 控制器：自动驾驶界的明星

在自动驾驶领域，Stanley 控制器以其鲁棒性和自适应性脱颖而出。它使用模型预测控制，根据当前状态和参考轨迹预测车辆未来运动，并生成优化控制指令。

掌握车辆控制秘诀，征服赛场

通过了解车辆控制的原理，你已经掌握了在 GYM-Box2D CarRacing 中驰骋的秘诀。下面是四种方法，让你在赛道上大显身手：

开环控制： 简单易上手，感受控制原理。

import gym
import numpy as np

env = gym.make('CarRacing-v0')

while True:
    env.reset()
    action = np.array([0.5, 1])  # 固定油门和转向
    for _ in range(1000):
        env.step(action)
        env.render()

闭环控制： 反馈机制加持，提升精度。

import gym
import numpy as np

env = gym.make('CarRacing-v0')

def control(state):
    # 根据状态调整转向和油门
    action = np.array([0.5, state[0] * 0.5])
    return action

while True:
    env.reset()
    for _ in range(1000):
        state = env.step(control(env.state))[0]
        env.render()

启停式控制： 优势结合，灵活应对。

import gym
import numpy as np

env = gym.make('CarRacing-v0')

def control(state):
    if state[0] > 0:  # 车辆转向过大
        action = np.array([0.5, 0])  # 关闭转向
    else:
        action = np.array([0.5, state[0] * 0.5])  # 开启转向
    return action

while True:
    env.reset()
    for _ in range(1000):
        state = env.step(control(env.state))[0]
        env.render()

PID 控制： 经典稳定，可靠选择。

import gym
import numpy as np

env = gym.make('CarRacing-v0')

def control(state):
    # 计算误差和控制量
    error = -state[0]
    integral = 0  # 积分项
    derivative = 0  # 微分项
    P = 0.5  # 比例系数
    I = 0.01  # 积分系数
    D = 0.005  # 微分系数
    control = P * error + I * integral + D * derivative
    integral += error  # 更新积分项
    derivative = error - state[-1]  # 更新微分项
    action = np.array([0.5, control])
    return action

while True:
    env.reset()
    for _ in range(1000):
        state = env.step(control(env.state))[0]
        env.render()

Stanley 控制器： 自动驾驶王者，精准控制。

import gym
import numpy as np
import stanley_controller

env = gym.make('CarRacing-v0')
controller = stanley_controller.StanleyController()

while True:
    env.reset()
    path = np.array([[0, 0], [500, 0], [500, 500]])  # 设置参考路径
    for _ in range(1000):
        state = env.step(controller.control(env.state, path))[0]
        env.render()