Donkey Simulator(v3.1.2/)上でlinear/categorical/rnn/3d各モデルを同時に自動走行させてみた

Donkeycar v3.1.2 がリリースされて、Donkey Simulator自体も更新されシミュレータ上で自律走行レースができるようになった。

Donkey Simulator 上のコースで学習データを作成し、各モデルタイプでトレーニングを行いモデルファイル化し、myconfig.pyに

DEFAULT_MODEL_TYPE = 'categorical' # 'linear', 'rnn', '3d'
DONKEY_GYM = True
DONKEY_SIM_PATH = 'remote'
SIM_HOST = "127.0.0.1" # Donkey Simulatorが動いているマシンのIPアドレス

とかいてそれぞれ python manage.py drive --model <モデルファイルへのパス> で実行すると、以下の動画のように実行することができる。

..結果は、１つのPCで４つのDonkeycarプロセス＋シミュレータなのでおそいおそい..
しかも、団子状になって3台自滅して終わり..


これじゃあ評価できないので、各モデルで1周自律走行させて、動画編集して横並びにしてみた。

3dやrnnモデルは複数件データを入力データとして扱うため、初期起動がどうしても遅くなる。

3dモデル以外はほぼほかのモデルと同じラップタイムで1周したが、3dモデルは1周するまで待ってられずに止めてしまった。3dモデルの名誉のために追記しておくと、動画ではにっちもさっちもだったが、運転モードをlocal_angleにするときちんと周回することができる。

結局はthrottle値をいかに高出力にしておくかだけど、機械学習のアウトプットにたよると学習データ収集時よりも速度がどうしても落ちてしまう。

..もっと学習データをクレンジングさせたほうがいいかもしれないなあ..