Neste artigo, treinaremos o carro para fazer estacionamento automático usando um algoritmo genético. Criaremos a 1ª geração de carros com genomas aleatórios que se comportarão de forma errática. Na 40ª geração, os carros começam a aprender o que é estacionamento automático e se aproximam do local de estacionamento.

Apesar de colidir com outros carros e ajustes imperfeitos, este early progress é celebrado como o simulador evolui. Você pode lançar o Simulador de Evolução de Carro Autoparqueador para ver o processo diretamente no seu navegador, treinar carros do zero, ajustar parâmetros genéticos ou tentar estacionamento manual com controles WASD. O algoritmo genético é implementado em TypeScript.

O plano envolve decompor a tarefa de alto nível de estacionamento automático em um problema de otimização de baixo nível de encontrar o genoma de carro ótimo de 180 bits. Os músculos, na forma de sinais de motor e volante (-1, 0, +1), permitem o movimento. Os sensores, ou 'olhos', permitem que o carro veja seu entorno e obstáculos.

O cérebro é uma função pura que controla os movimentos com base na entrada do sensor. A evolução ocorre geração após geração à medida que a função cerebral aprende os movimentos ótimos. O código fonte genético completo está disponível no repositório do Simulador de Evolução.

O simulador oferece oportunidades para treinar carros do zero, ver carros treinados em ação e tentar o estacionamento manual.