Unity ML-Agents Release 9 のチュートリアル
前回
1. はじめに
「Unity ML-Agents」で、強化学習の学習環境を作成する手順を説明します。ボール（RollerAgent）が立方体（Target）に向かって転がるように訓練する学習環境になります。
今回の学習環境の要素は次のとおりです。
・観察
・Vector Observation (サイズ8)
0 : TargetのX座標
1 : TargetのY座標
2 : TargetのZ座標
3 : RollerAgentのX座標
4 : RollerAgentのY座標
5 : RollerAgentのZ座標
6 : RollerAgentのX速度
7 : RollerAgentのZ速度
・行動
・Continuous (サイズ2)
0: RollerAgentのX方向に加える力
1: RollerAgentのZ方向に加える力
・報酬 :
・RollerAgentがTargetの位置に到着 : +1.0 (エピソード完了)
・RollerAgentが落下 : +0.0 (エピソード完了)
・決定
・10フレーム毎 2. 開発環境のインストール
「Unity ML-Agents」に必要な開発ツールは次のとおりです。
・Unity 2018.4以降
・Unity ML-Agents Release 9
・Python 3.7
◎ Unity ML-Agentsのダウンロード
(1) 「Unity ML-Agents」のサイトの「Release 9」の「download」から、ZIPファイルをダウンロード。
(2) Zipファイルを解凍して、フォルダ名を「ml-agents」に変更。
「ml-agents」のフォルダ構成は、次のとおりです。
・com.unity.ml-agentsフォルダ : Unityプラグイン
・ml-agentsフォルダ : 強化学習を行うPythonパッケージ
・ml-agents-envsフォルダ : Unity-Python間のインタフェース
・configフォルダ : 訓練設定ファイル
◎ Pythonの開発環境の準備と仮想環境の作成
◎ ML AgentsのPythonパッケージのインストール
(1) ml-agentsフォルダで以下のコマンドを入力し、Pythonパッケージ「ml-agents-env」「ml-agents」をインストール。
$ pip install -e ./ml-agents-envs
$ pip install -e ./ml-agents【情報】「pip install」で「ERROR: After October 2020 you may...」というエラーが発生したら、以下を参照してください。
・「ERROR: After October 2020 you may...」の回避方法
4. Unity ML-Agentsのプロジェクトの準備
「Unity ML-Agents」のプロジェクトの準備の手順は、次のとおりです。
(1) Unityを起動し、Unityのプロジェクトを「3D」で新規作成。
(2) メニュー「Window → Package Manager」を開き、「＋ → Add package from disk」を選択し、「ml-agents/com.unity.ml-agents/package.json」を選択。
5. 学習環境の作成
◎ カメラの位置と向きの調整
(1) Hierarchyウィンドウで「Main Camera」を選択。
(2) Inspectorウィンドウで以下を設定。
Position = (0, 4, -10)
Rotation = (20, 0, 0)
Scale = (1, 1, 1)◎ マテリアルの作成
(1) Projectウィンドウで「Create → Material」で「Material」を作成し、名前に「Gray」を指定。
(2) 「Gray」を選択し、Inspectorウィンドウの「Main Maps → Albedo」（テクスチャ色）で灰色（168,168,168）を指定。
(3) 同様に茶色（212,154,33）のマテリアル「Brown」と、青色（0,35,255）のマテリアル「Blue」を作成。
◎ Floorの追加
(1) Hierarchyウィンドウの「Create → 3D Object → Plane」で「Plane」を追加し、名前に「Floor」を指定。
(2) 「Floor」を選択し、Inspectorウィンドウで以下を設定。
Position = (0, 0, 0)
Rotation = (0, 0, 0)
Scale = (1, 1, 1)(3) 「Floor」の「Mesh Renderer」の「Materials → Element 0」に灰色のマテリアル「Gray」を指定。
◎ Targetの追加
(1) Hierarchyウィンドウの「Create → 3D Object → Cube」で「Cube」を追加し、名前に「Target」を指定。
(2) 「Target」を選択し、Inspectorウィンドウで以下を設定。
Position = (3, 0.5, 3)
Rotation = (0, 0, 0)
Scale = (1, 1, 1)(3) 「Target」の「Mesh Renderer」の「Materials → Element 0」に茶色のマテリアル「Brown」を指定。
◎ RollerAgentの追加
(1) Hierarchyウィンドウの「Create → 3D Object → Sphere」で「Sphere」を追加し、名前に「RollerAgent」を指定。
(2) 「RollerAgent」を選択し、Inspectorウィンドウで以下を設定。
Position = (0, 0.5, 0)
Rotation = (0, 0, 0)
Scale = (1, 1, 1)(3) 「Mesh Renderer」の「Materials → Element 0」に青のマテリアル「Blue」を指定。
(4) 「Add Component」で「Rigidbody」を追加。
6. Unity ML-Agentsのコンポーネント
学習環境に「観察」「行動」「報酬」を設定するため、「ML-Agentsのコンポーネント」を追加します。
◎ Behaviour Parameters
「観察」や「行動」のデータ型を指定します。
◎ Agentクラスを継承したスクリプト
Agentクラスを継承したスクリプトを作成し、人工知能への観察の提供、人工知能が決定した行動の受け取りと実行、行動結果に応じた報酬の提供、といった処理を実装します。
◎ Decision Requester
何フレーム毎に行動を決定（変更）するかを指定します。
7. Behavior Parametersの追加
(1) 「RollerAgent」に「Add Component」で「Behavior Parameters」を追加。
(2) 「RollerAgent」を選択し、Inspectorウィンドウで以下を設定。
Behavior Name = RollerBall
Vector Observation → Space Size = 8
Vector Observation → Stacked Vectors = 1
Vector Action → Space Type = Continuous
Vector Action → Space Size = 28. Agentクラスを継承したスクリプトの追加
(1) コンポーネント「RollerAgent」を選択して、「Add Component」で新規スクリプト「RollerAgent」を追加。
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using Unity.MLAgents;
using Unity.MLAgents.Sensors;
// RollerAgent
public class RollerAgent : Agent
{
public Transform target;
Rigidbody rBody;
// 初期化時に呼ばれる
public override void Initialize()
{
this.rBody = GetComponent<Rigidbody>();
}
// エピソード開始時に呼ばれる
public override void OnEpisodeBegin()
{
// RollerAgentが床から落下している時
if (this.transform.localPosition.y < 0)
{
// RollerAgentの位置と速度をリセット
this.rBody.angularVelocity = Vector3.zero;
this.rBody.velocity = Vector3.zero;
this.transform.localPosition = new Vector3(0.0f, 0.5f, 0.0f);
}
// Targetの位置のリセット
target.localPosition = new Vector3(
Random.value*8-4, 0.5f, Random.value*8-4);
}
// 観察取得時に呼ばれる
public override void CollectObservations(VectorSensor sensor)
{
sensor.AddObservation(target.localPosition); //TargetのXYZ座標
sensor.AddObservation(this.transform.localPosition); //RollerAgentのXYZ座標
sensor.AddObservation(rBody.velocity.x); // RollerAgentのX速度
sensor.AddObservation(rBody.velocity.z); // RollerAgentのZ速度
}
// 行動実行時に呼ばれる
public override void OnActionReceived(float[] vectorAction)
{
// RollerAgentに力を加える
Vector3 controlSignal = Vector3.zero;
controlSignal.x = vectorAction[0];
controlSignal.z = vectorAction[1];
rBody.AddForce(controlSignal * 10);
// RollerAgentがTargetの位置に到着した時
float distanceToTarget = Vector3.Distance(
this.transform.localPosition, target.localPosition);
if (distanceToTarget < 1.42f)
{
AddReward(1.0f);
EndEpisode();
}
// RollerAgentが床から落下した時
if (this.transform.localPosition.y < 0)
{
EndEpisode();
}
}
// ヒューリスティックモードの行動決定時に呼ばれる
public override void Heuristic(float[] actionsOut)
{
actionsOut[0] = Input.GetAxis("Horizontal");
actionsOut[1] = Input.GetAxis("Vertical");
}
}(2) Hierarchyウィンドウで「RollerAgent」を選択し、Inspectorウィンドウで以下を設定。
Targetには、HierarchyウィンドウのTargetを「RollerAgent」のTargetにドラッグ&ドロップします。
Max Step = 1000
Target = Target9. Decision Requesterの追加
(1) 「RollerAgent」に「Add Component」で「Decision Requester」を追加。
(2) 「RollerAgent」を選択し、Inspectorウィンドウで以下を設定。
Decision Period = 1010. 学習環境ので動作確認
UnityエディタのPlayボタンで実行すると、学習前の学習環境の動作確認ができます。方向キーでボールを動かし、立方体に衝突すると立方体が移動し、ボールが落下すると床の上に戻ります。
UnityエディタをPlayボタンで実行した時に、適用されるモードは、次のとおりです。
(1) 学習を行うPythonスクリプトが実行中 → 学習
(2) (1)以外で、Behavior ParametersのModelが存在 → 推論
(3) (1)(2)以外で、Heuristic()を定義 → ヒューリスティック (今回はこれ)
11. Pythonスクリプトによる学習
Pythonスクリプトによる学習を行い、「推論モデル」を生成します。
(1) 「ml-agents/sample」に「RollerBall.yaml」を作成し、以下のように編集。
これは、「訓練設定ファイル」で、学習時に必要なハイパーパラメータを設定します。各パラメータについては「Training Configuration File」を参照してください。
behaviors:
RollerBall:
trainer_type: ppo
hyperparameters:
batch_size: 10
buffer_size: 100
learning_rate: 0.0003
beta: 0.005
epsilon: 0.2
lambd: 0.95
num_epoch: 3
learning_rate_schedule: linear
network_settings:
normalize: true
hidden_units: 128
num_layers: 2
vis_encode_type: simple
reward_signals:
extrinsic:
gamma: 0.99
strength: 1.0
keep_checkpoints: 5
checkpoint_interval: 500000
max_steps: 500000
time_horizon: 64
summary_freq: 1000
threaded: true(2) mlagents-learnの実行。
$ mlagents-learn ./config/sample/RollerBall.yaml --run-id=RollerBall-ppo-1(3) Unity EditorのPlayボタンを押して学習開始。
20,000ステップ未満で学習できます。
【情報】Macで「XXXXは、開発元を検証できないため開けません。」というエラーが発生したら、「セキュリティとプライバシー」で「このまま許可」をクリックして、再度実行してください。
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