Abstract-Neural nätverksbaserade styrenheter utvecklas för racing simulerade RIC bilar runt flera spår av varierande svårigheter. Överförbarheten av körfärdigheter som förvärvats när de utvecklats för ett enda spår utvärderas, och olika sätt att utveckla styrenheter som kan prestera bra på många olika spår undersöks. Det visas också att sådana allmänt kompetenta regulatorer på ett tillförlitligt sätt kan utvecklas till specialiserade regulatorer för enskilda spår. Utveckling av sensorparametrar tillsammans med nätverksvikter visas leda till högre slutlig kondition, men endast om aktiverat efter en allmän regulator utvecklas, annars hindrar det utvecklingen. Det hävdas att simulerad bilkapplöpning är en skalbar och relevant testbädd för evolutionär robotikforskning och att resultaten av denna forskning kan vara användbara för kommersiella dataspel. Nyckelord: Evolutionär robotik, spel, bil racing, körning, inkrementell utveckling Bil racing är ett anmärkningsvärt populärt intresse - både att titta på och att delta i - vare sig det är i en datorsimulering eller i den "riktiga världen". Men det är inte bara populärt, det är också utmanande: racing väl kräver snabba och korrekta reaktioner, kunskap om bilens beteende i olika miljöer, och olika former av realtidsplanering, såsom vägplanering och beslut när man ska köra om en konkurrent. Med andra ord kräver det att många av intelligensens kärnkomponenter undersöks inom beräkningsrelaterad intelligens och robotik. Framgången med den senaste DARPA Grand Challenge [l], där helt autonoma riktiga bilar tävlade i en krävande ökenmiljö, kan tas som ett mått på intresset för bilracing inom dessa forskarsamfund. Detta papper handlar om att använda evolutionära algoritmer för att skapa neurala nätverksstyrenheter för simulerad bil racing. Speciellt utvecklar vi regulatorer som har robust prestanda över olika spår, och kan specialiseras för att fungera bättre på vissa spår. Evolutionär robotik (användning av evolutionära algoritmer för förkroppsligade kontrollproblem) och simulerade biltävlingar är på många sätt idealiska följeslagare. Fördelarna för utvecklingen av racingspel och simuleringar är tydliga: evolutionär robotik erbjuder ett sätt att automatiskt utveckla regulatorer, eventuellt specialiserade för specifika spår eller typer av spår, körstilar, kompetensnivåer, konkurrenter etc. Man kan föreställa sig en racing simulator där användaren tillåts att konstruera sina egna spår och bilar, och spelet utvecklar automatiskt en uppsättning regulatorer för att köra dessa spår.
Sedan en neural-nätverksbaserad controller REF, som utbildades på mänskliga förare beteende, var att testa om ett genererat spår är utmanande nog för en viss förare.
Evolving robust and specialized car racing skills
{'venue': '2006 IEEE International Conference on Evolutionary Computation', 'journal': '2006 IEEE International Conference on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}