深度强化训练汽车学会踢球，AI驱动「飞车」自成一派，运球射门不在话下

---

  新智元报道  

来源：Reddit

编辑：keyu

“什么？用AI实现汽车花式运球”

“怎么可能！”

“花式运球这么一个高灵活度，高技巧性的运动，用AI实现起来还是有难度的吧”

可是，如果现在告诉你，使用深度强化学习技术，不仅可以使汽车学会花式运球，还能让汽车完成进球，穿环等等功能，你会作何感想呢？

这不，近日，Reddit上一则帖子火了：

一位小哥受到《火箭联盟》（《Rocket League》）的启发，设计了一款汽车足球环境，可以令汽车在自我对抗的比赛中进行深度强化学习实验：

“该项目名为RoboLeague，是开源的，如果想看更多视频，可以关注我的Twitter”

《火箭联盟(Rocket League)》是一款快节奏竞速游戏，是《超音速特技火箭战车（Supersonic Acrobatic Rocket-Powered Battle-Cars）》的正统续作。

相比前作，该游戏提供了更炫酷的画面和物理效果，增加完整的单人剧情流程、大量玩家自定义选项和内容丰富的多人游戏，打造新世代动作体育游戏体验。

和传统的足球游戏相比，火箭联盟是独特的，通过操作车辆进行足球比赛，光是这一点就让人眼前一亮。

游戏本身的物理引擎强大，而且开车和触球技巧也很有研究，此外，游戏本身还具有各种各样的场地（还有冰球，篮球）和各色的车辆，因此，自发布以来收获了一票忠实玩家。

此外，Rocket League的开发者还提供了详细了解汽车和足球交互、设计和操作原理的说明文档，方便感兴趣的玩家仔细探究：

该小哥也是该游戏的玩家之一，不过，他和别的普通玩家不一样，在收获游戏体验的同时，还得到了灵感，将其做成了一个项目，真正实现了爱好与专业相结合：

使用此开源项目，所有人都可以根据Unity ML代理仓库，在自己的电脑上安装并体验：

此项目不仅仅是实现了花式运球功能，与Rocket League相同，其他的一些操作也得到了实现，比如：球物理（地面/墙壁反弹，摩擦模型，重力等） 、汽车空中控制 、地面加速和制动、单跳力学、黏力、以及其他一些功能，

此外，使用强化学习，训练好的汽车还可以进行马路赛车：

这个项目和之前开发者发布的离线版本RLBot有很多不同：

第一，这款游戏打破了原始RLBot的限制——在20x以上倍速的时候，在使用过程中，RLBot会出现一些问题。

第二，使用该项目，玩家可以并行训练游戏的多个实例，然而《火箭联盟》只能同时玩1场比赛，因此玩家无法进行扩展训练。

第三，通过该项目，玩家可以创建自己的场景，因为他们可以控制游戏的全部代码。

最后，这位小哥还兴致勃勃地表示了对项目未来进展的展望：

“我想做的下一步是穿越圆环（玩家操纵的汽车必须尽可能快地飞过环），并训练一辆车，使之可以用恒定的滚转，来完美地做到这一点（人类很难做到，当然，顶级玩家会做到这一点）。”

“然后，我计划发布一个免费的迷你游戏，供所有人玩，在这里，玩家可以与AI竞赛，以比较技能。“

”一定会有专业游戏玩家试图与AI对抗，这一定会很有趣！”

参考链接：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/klbvaw/p_doing_a_clone_of_rocket_league_for_ai/

https://github.com/roboserg/RoboLeague

推荐阅读：GitHub 中国开发者数量增至第二！

推荐阅读：中国算力太牛了！