Dans cet article, nous allons entraîner la voiture à effectuer le stationnement automatique à l'aide d'un algorithme génétique. Nous créerons la 1ère génération de voitures avec des génomes aléatoires qui se comporteront de manière erratique. À la 40e génération, les voitures commencent à apprendre ce qu'est le stationnement automatique et s'approchent du lieu de stationnement. Malgré les collisions avec d'autres voitures et les ajustements imparfaits, cet early progress est célébré comme le simulateur évolue.

Vous pouvez lancer le Simulateur d'Évolution de Voiture Autoparkeuse pour voir le processus directement dans votre navigateur, entraîner des voitures à partir de zéro, ajuster les paramètres génétiques ou essayer le stationnement manuel avec les commandes WASD. L'algorithme génétique est implémenté en TypeScript. Le plan consiste à décomposer la tâche de haut niveau du stationnement automatique en un problème d'optimisation de bas niveau consistant à trouver le génome de voiture optimal de 180 bits.

Les muscles, sous la forme de signaux moteur et de volant (-1, 0, +1), permettent le mouvement. Les capteurs, ou 'yeux', permettent à la voiture de voir son environnement et les obstacles. Le cerveau est une fonction pure contrôlant les mouvements en fonction de l'entrée du capteur.

L'évolution se produit génération après génération à mesure que la fonction cérébrale apprend les mouvements optimaux. Le code source génétique complet est disponible dans le dépôt du Simulateur d'Évolution. Le simulateur offre des opportunités pour entraîner des voitures à partir de zéro, voir des voitures entraînées en action et tenter le stationnement manuel.