24分钟让AI跑起飞车类游戏

WeTest 导读

本文主要介绍如何让AI在24分钟内学会玩飞车类游戏。我们使用Distributed PPO训练AI，在短时间内可以取得不错的训练效果。

 

本方法的特点：

1. 纯游戏图像作为输入

2. 不使用游戏内部接口

3. 可靠的强化学习方法

4. 简单易行的并行训练

 

1. PPO简介

PPO（Proximal Policy Optimization）是OpenAI在2016年NIPS上提出的一个基于Actor-Critic框架的强化学习方法。该方法主要的创新点是在更新Actor时借鉴了TRPO，确保在每次优化策略时，在一个可信任的范围内进行，从而保证策略可以单调改进。在2017年，DeepMind提出了Distributed PPO，将PPO进行类似于A3C的分布式部署，提高了训练速度。之后，OpenAI又优化了PPO中的代理损失函数，提高了PPO的训练效果。

 

本文不介绍PPO的算法细节，想学习的同学可以参考以下三篇论文：

【1】Schulman J, Levine S, Abbeel P, et al. Trust region policy optimization[C]//International Conference on Machine Learning. 2015: 1889-1897.

【2】Heess N, Sriram S, Lemmon J, et al. Emergence of locomotion behaviours in rich environments[J]. arXiv preprint arXiv:1707.02286, 2017.

【3】Schulman J, Wolski F, Dhariwal P, et al. Proximal policy optimization algorithms[J]. arXiv preprint arXiv:1707.06347, 2017.

 

2. 图像识别

2.1 游戏状态识别

游戏状态识别是识别每一局游戏关卡的开始状态和结束状态。在飞车类游戏中，开始状态和结束状态的标志如图1所示。因为红色框中的标志位置都固定，因此我们使用模板匹配的方法来识别这些游戏状态。

 

图1 游戏状态标志

 

从开始状态到结束状态之间的图像是游戏关卡内的图像，此时进行强化学习的训练过程。当识别到结束状态后，暂停训练过程。结束状态之后的图像都是UI图像，我们使用UI自动化的方案，识别不同的UI，点击相应的按钮再次进入游戏关卡，开始下一轮的训练过程，如图2所示。

 

图2 游戏流程

 

2.3 游戏图像识别

我们对游戏关卡中的图像识别了速度的数值，作为强化学习中计算激励（Reward）的依据，如图3所示。速度识别包括三个步骤：

第一步，图像分割，将每一位数字从识别区域中分割出来。

第二步，数字识别，用卷积神经网络或者模板匹配识别每一位图像中的数字类别。

第三步，数字拼接，根据图像分割的位置，将识别的数字拼接起来。

 

图3 图像各个区域示意图

 

3. AI设计

3.1 网络结构

我们使用的网络结构如图4所示。输入为游戏图像中小地图的图像，Actor输出当前时刻需要执行的动作，Critic输出当前时刻运行状态的评价。AlexNet使用从输入层到全连接层之前的结构，包含5个卷积层和3个池化层。Actor和Critic都有两个全连接层，神经元数量分别为1024和512。Actor输出层使用softmax激活函数，有三个神经元，输出动作策略。Critic输出层不使用激活函数，只有一个神经元，输出评价数值。

 

图4 网络结构示意图

 

3.2 输入处理

我们将小地图图像的尺寸变为121X121，输入到AlexNet网络后，在第三个池化层可以获得2304维的特征向量（576*2*2=2304）。将这个特征向量作为Actor和Critic的输入。我们使用在ImageNet上训练后的AlexNet提取图像特征，并且在强化学习的过程中没有更新AlexNet的网络参数。

 

3.3 动作设计

我们目前在设计飞车类游戏动作时，使用离散的动作，包括三种动作：左转、右转和NO Action。每种动作的持续时间为80ms，即模拟触屏的点击时间为80ms。这样的动作设计方式比较简单，便于AI快速地训练出效果。如果将动作修改为连续的动作，就可以将漂移添加到动作中，让AI学习左转、右转、漂移和NO Action的执行时刻和执行时长。

 

3.4 激励计算

如果将游戏的胜负作为激励来训练AI，势必会花费相当长的时间。在本文中，我们根据游戏图像中的速度数值，计算当前时刻的激励。假定当前时刻的速度为Vp，前一时刻的速度为Vq，那么激励R按照以下方式计算：

If  Vp ≥ Vq ， R = 0.25X(Vp - Vq)

If  Vp < Vq ， R = -0.25X(Vq - Vp)

If  Vp > 250 ， R = R + 5.0

If  Vp < 50 ， R = R - 5.0

这样的激励计算方式可以使AI减少撞墙的概率，并且鼓励AI寻找加速点。

 

4. 训练环境

4.1 硬件

我们搭建了一个简单的分布式强化学习环境，可以提高采样效率和训练速度，硬件部署方式如图5所示。

 

图5 硬件部署方式

 

主要包含以下硬件：

1）3部相同分辨率的手机，用于生成数据和执行动作。

2）2台带有显卡的电脑，一台电脑Proxy用于收集数据、图像识别以及特征提取，另一台电脑Server用于训练AI。

3）1个交换机，连接两台电脑，用于交换数据。

 

4.2 软件

Ubuntu 14.04 + TensorFlow 1.2 + Cuda 7.0

 

5. 分布式部署

我们使用的分布式部署方式如图6所示。

 

图6 分布式部署方式

 

在Proxy端设置三个proxy进程，分别与三部手机相连接。

在Server端设置一个master进程和三个worker线程。master进程和三个worker线程通过内存交换网络参数。master进程主要用于保存最新的网络参数。三个proxy进程分别和三个worker线程通过交换机传输数据。

 

proxy进程有6个功能：

1）从手机接收图像数据；

2）识别当前游戏状态；

3）识别速度计算激励；

4）利用AlexNet提取图像特征；

5）发送图像特征和激励到worker线程，等待worker线程返回动作；

6）发送动作到手机；

 

worker线程有5个功能：

1）从proxy进程接收图像特征和激励；

2）从master进程拷贝最新的网络参数；

3）将Actor输出的动作发送到proxy进程；

4）利用PPO更新网络参数；

5）将更新后的网络参数传输到master进程；

 

6. 实验

6.1 参数设置

PPO的训练参数很多，这里介绍几个重要参数的设置：

1）学习速率：Actor和Critic的学习率都设置为1e-5

2）优化器：Adam优化器

3）Batch Size: 20

4）采样帧率：10帧/秒

5）更新次数：15次

6）激励折扣率：0.9

 

6.2 AI效果

 

 

6.3 数据分析

表1和表2分别对比了不同并行数量和不同输入数据情况下AI跑完赛道和取得名次的训练数据。最快的训练过程是在并行数量为3和输入数据为小地图的情况下，利用PPO训练24分钟就可以让AI跑完赛道，训练7.5小时就可以让AI取得第一名（和内置AI比赛）。并且在减少一部手机采样的情况下，也可以达到相同的训练效果，只是训练过程耗时更长一点。另外，如果将输入数据从小地图换成全图，AI的训练难度会有一定程度的增加，不一定能达到相同的训练效果。

 

表1 AI跑完赛道的数据对比

输入数据	并行数量	训练时间	训练次数	训练局数
全图	2	100分钟	4200次	78局
小地图	2	40分钟	1700次	32局
全图	3	78分钟	3900次	72局
小地图	3	24分钟	1400次	25局

 

表2 AI取得名次的数据对比

输入数据	并行数量	训练时间	训练次数	训练局数	名次
小地图	2	9小时	19000次	354局	1
全图	3	60小时	98000次	1800局	4-6
小地图	3	7.5小时	17800次	343局	1

如7展示了利用PPO训练AI过程中激励的趋势图，曲线上每一个点表示一局累计的总激励。训练开始时，AI经常撞墙，总激励为负值。随着训练次数的增加，总激励快速增长，AI撞墙的几率很快降低。当训练到1400多次时，总激励值超过400，此时AI刚好可以跑完赛道。之后的训练过程，总激励的趋势是缓慢增长，AI开始寻找更好的动作策略。

 

图7 AI训练过程中激励的趋势图

 

7. 总结

本文介绍了如何使用Distributed PPO在24分钟内让AI玩飞车类游戏。当前的方法有一定训练效果，但是也存在很多不足。

 

目前，我们想到以下几个改进点，以后会逐一验证：

1）将AlexNet替换为其他卷积神经网络，如VGG、Inception-V3等等，提高特征提取的表达能力。

2）提高并行数量，添加更多手机和电脑，提高采样速度和计算速度。

3）增加Batch Size，使用较长的时间序列数据训练AI。

4）将离散动作替换为连续动作，增加漂移的学习。

5）多个关卡同时训练，提高AI的泛化能力。

 

参考文献：

【1】Schulman J, Levine S, Abbeel P, et al. Trust region policy optimization[C]//International Conference on Machine Learning. 2015: 1889-1897.

【2】Heess N, Sriram S, Lemmon J, et al. Emergence of locomotion behaviours in rich environments[J]. arXiv preprint arXiv:1707.02286, 2017.

【3】Schulman J, Wolski F, Dhariwal P, et al. Proximal policy optimization algorithms[J]. arXiv preprint arXiv:1707.06347, 2017.

【4】https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/6-4-DPPO/

 

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