[游戏开发][Unity3D]ml-agent入门案例

ml-agent是unity中用于将机器学习算法嵌入到gameobject的一个插件。在我的游戏项目中，我想尝试将机器学习和深度学习算法带入到游戏中，让游戏角色能够利用我们给出的数据自动通关，因此想到尝试使用这个插件。写下这个帖子供也用到mlagent的入门同学进行学习参考。ml-agent的详细内容可以参照官方文档，里面也有详细的英文介绍和入门教程（中文版的维护的并不太好，所以学习主要以英文为主）。

环境搭建

环境搭建主要是安装配置unity以及anaconda，这些教程网络很多，这里不赘述。

ml-agent包下载

下载ml-agents插件和安装所需要的包
可以通过git下载，也可以通过直接去ml-agents插件地址下载

git clone https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git

下载完成后开始安装所需要的包。

pip install mlagents?

训练最简单的例子3DBall

打开uinty，插件的项目在Project里，在场景中找到3DBall就可以进入到该场景中。

之后在命令行把目录切换到根目录下，切记，否则可能出现找不到文件，因为他会去config下找trainer_config.yaml文件，如果在其他目录下会找不到。然后在命令行输入

mlagents-learn config/trainer_config.yaml --run-id=3dball --train??

如果没有报错，那么命令行会提醒你在unity中点击开始按钮就会开始训练了。

训练

这个是训练前的情况，可以看到小球很容易就掉到盒子下方了。（中间的卡顿是训练周期结束重置造成的）。

这个经历了20000次左右训练之后的，盒子基本可以控制住小球不掉落，越多的训练小球能够保持得更稳。

代码分析

游戏中的机器学习主要分为几个步骤：接口抽离、算法选取、设计环境、参数调整。环境已经又unity调整好了，所以这里不多说，参数调整也不是这里的重点，主要聊聊接口抽离和算法的选取。

接口抽离

1. Initialize （）函数相当于 Start()函数，获取小球的刚体。

   public override void Initialize()
       {
           m_BallRb = ball.GetComponent<Rigidbody>();
           m_ResetParams = Academy.Instance.EnvironmentParameters;
           SetResetParameters();
       }

2. OnEpisodeBegin（）新一段开始函数，可以重置小球坠落出界后的重新开始的位置，以及 Cube 重新开始的一定范围的随机旋转。

   public override void OnEpisodeBegin()
       {
           gameObject.transform.rotation = new Quaternion(0f, 0f, 0f, 0f);
           gameObject.transform.Rotate(new Vector3(1, 0, 0), Random.Range(-10f, 10f));
           gameObject.transform.Rotate(new Vector3(0, 0, 1), Random.Range(-10f, 10f));
           m_BallRb.velocity = new Vector3(0f, 0f, 0f);
           ball.transform.position = new Vector3(Random.Range(-1.5f, 1.5f), 4f, Random.Range(-1.5f, 1.5f))
               + gameObject.transform.position;
           //Reset the parameters when the Agent is reset.
           SetResetParameters();
       }

3. CollectObservations（）观察变量，包括球相对于Cube 的相对位置、球的速度、Cube X Z 的旋转。

   public override void CollectObservations(VectorSensor sensor)
       {
           if (useVecObs)
           {
               sensor.AddObservation(gameObject.transform.rotation.z);
               sensor.AddObservation(gameObject.transform.rotation.x);
               sensor.AddObservation(ball.transform.position - gameObject.transform.position);
               sensor.AddObservation(m_BallRb.velocity);
           }
       }

4. OnActionReceived （）改变 Cube XZ的两个变量，球出界的判断，以及设置奖励。

    public override void OnActionReceived(ActionBuffers actionBuffers)
       {
           var actionZ = 2f * Mathf.Clamp(actionBuffers.ContinuousActions[0], -1f, 1f);
           var actionX = 2f * Mathf.Clamp(actionBuffers.ContinuousActions[1], -1f, 1f);
   
           if ((gameObject.transform.rotation.z < 0.25f && actionZ > 0f) ||
               (gameObject.transform.rotation.z > -0.25f && actionZ < 0f))
           {
               gameObject.transform.Rotate(new Vector3(0, 0, 1), actionZ);
           }
   
           if ((gameObject.transform.rotation.x < 0.25f && actionX > 0f) ||
               (gameObject.transform.rotation.x > -0.25f && actionX < 0f))
           {
               gameObject.transform.Rotate(new Vector3(1, 0, 0), actionX);
           }
           if ((ball.transform.position.y - gameObject.transform.position.y) < -2f ||
               Mathf.Abs(ball.transform.position.x - gameObject.transform.position.x) > 3f ||
               Mathf.Abs(ball.transform.position.z - gameObject.transform.position.z) > 3f)
           {
               SetReward(-1f);
               EndEpisode();
           }
           else
           {
               SetReward(0.1f);
           }
       }

5. Heuristic （）在 HeuristicOnly 模式操作小球的输入，这里是水平竖直Axis 操纵。

   public override void Heuristic(in ActionBuffers actionsOut)
       {
           var continuousActionsOut = actionsOut.ContinuousActions;
           continuousActionsOut[0] = -Input.GetAxis("Horizontal");
           continuousActionsOut[1] = Input.GetAxis("Vertical");
       }

算法选取

这里使用的是PPO（Proximal Policy Optimization）算法，是一种新型的Policy Gradient算法。Policy?Gradient不通过误差反向传播，它通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播，当然出人意料的是他并没有误差，而是利用reward奖励直接对选择行为的可能性进行增强和减弱，好的行为会被增加下一次被选中的概率，不好的行为会被减弱下次被选中的概率。

Policy?Gradient算法对步长十分敏感，但是又难以选择合适的步长，在训练过程中新旧策略的的变化差异如果过大则不利于学习。PPO提出了新的目标函数可以再多个训练步骤实现小批量的更新，解决了Policy?Gradient算法中步长难以确定的问题。

拓展

通过这个入门案例可以将思路拓展到更多的游戏。这种强化学习的思想是让计算机在不断尝试中，以获得最优学习结果的前提下，找到每个状态下的最优行为，也称作马尔可夫学习过程。ml-agent官方也提供了很多应用场景，可以在包中自行尝试。

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