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Unity Tips

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本
Unityで使える便利な機能やTips、Hacks、デモコンテンツ、開発日誌などをまとめるマガジン。note上に限らず、外部ブログやSNS・掲示板などで見つけた情報もお届け。良い…
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Unity Japan（ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン）

#強化学習

Unity ML-Agents と toio によるサッカーロボットの強化学習

「AI・人工知能EXPO 2021 【春】」の「ギリア」ブースにて、「Unity ML-Agents」 と「toio」によるサッカーロボットの強化学習を展示しました。 動画を撮ってくれた人がいました。ありがとうございます。 「toio」はiPhoneでBluetooth経由で制御されており、1台のiPhoneで8台分の「toio」の推論を行っています。 今回は、「Unity ML-Agents」と「toio」によるサッカーロボットの強化学習の作成の流れを紹介します。

npaka

Unity ML-Agents Release 5 の変更点

「Unity ML-Agents Release 5」がリリースされました。新機能はなく、微細なバグ修正のみになります。 1. パッケージのバージョン「Unity ML-Agents Release 5」のパッケージのバージョンは、次のとおり。 2. バグ修正◎ ml-agents / ml-agents-envs / gym-unity（Python） ・ハイパーパラメータを書き込めなかった場合に、クラッシュするのを修正。 ・ml-agents-envsのセットアップで

npaka

Unity ML-Agents Release 3 の新機能

「Unity ML-Agents Release 3」の新機能 をまとめました。 1. Vector Observation の新しい設定方法「Unity ML-Agents Release 3」は、以下の3つの方法で、「Vector Observation」を設定することができます。 (1) Agent.CollectObservations()をオーバーライドし、提供されたVectorSensorに観察を追加。 (2) 観察として利用するエージェントのフィールドとプロ

npaka

Unity ML-Agents Release 3 の変更点

「Unity ML-Agents Release 3」がリリースされました。訓練設定ファイル（yaml）の仕様変更など重大な変更があります。 1. パッケージのバージョン「Unity ML-Agents Release 3」のパッケージのバージョンは、次のとおり。 ・ com.unity.ml-agents (C#): v1.1.0・ ml-agents (Python): v0.17.0・ ml-agents-envs (Python): v0.17.0・ gym-un

npaka

Unity ML-Agentsのリポジトリのバージョンとパッケージのバージョン

1. Unity ML-Agents のリポジトリのバージョンとパッケージのバージョン「Unity ML-Agents」のリポジトリは、2020年4月30日に「Release1」、その20日後に「Release 2」がリリースされました。一見、メジャーバージョンが増えて、大幅更新されたされたように見えますがそうではありません。「Release X」の番号は、リリース毎に増える連番になります。 「Unity ML-Agents Release 1」には、以下のパッケージが含ま

npaka

Unity『Puppo, The Corgi』 を試して分かったこと

０．はじめに今回は、ある講座で知りました「npakaさん」の記事で紹介されていた『Puppo, The Corgi』を試しました。しかし、今までやってきたようにやると失敗することがあったので、今回はその失敗した箇所についてまとめていきます。 一応、簡単に私が行ってきた「Anaconda」での操作を載せておきます。Unityについては、「npakaさん」の記事を参考にしてください。 ※Unityは、var2019.3.13f1で動きました（5/21現在） １．環境準備〇フォル

jigusou

Unity ML-Agents Release 2 の変更点

「Unity ML-Agents」の「Unity ML-Agents Release 2」がリリースされました。今回は、ちょっとした不具合修正のみ。 1. パッケージのバージョン「Unity ML-Agents Release 2」のツールのバージョンは次のとおり。 ・com.unity.ml-agents (C#): v1.0.2 ・ml-agents (Python): v0.16.1 ・ml-agents-envs (Python): v0.16.1 ・gym-un

npaka

Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」part3

０．はじめに本記事では、Unityが無料で提供しているプロジェクト「ML-Agents:Penguin」の制作方法を日本語版にして全６回に分けてやっていきます。 第３回は、コードの記述（前半）です。 １．C#スクリプトの作成注意： スクリプト作成時に名前を付けますが、ファイル名とプログラム内の名前が一致していないとエラーになります。対処方は次の２つです。 ・間違った名前のファイルを削除し、正しく作り直す ・プログラム内の名前部分を修正する ファイル作成段階では上でいいですが

jigusou

Unity ML-Agentsで作られた研究ベンチマーク

Unity ML-Agentsで作られた主要な研究ベンチマークをまとめました。 ◎ Obstacle Tower 「Obstacle Tower」は、エージェントが塔を可能な限り上の階まで登ることを目的としたゲーム環境です。機械学習研究者向けのコンテストのために開発された環境になります。 ◎ Arena 「Arena」は、シングル/マルチエージェントインテリジェンスのための一般的な評価プラットフォームと構築ツールキットです。 以下の3つのツールを提供します。 ・Aren

npaka

ML-Agent[0.13.1]を使った強化学習の環境構築

０．はじめに近年、第三次AIブームが到来し、画像認識（パターン認識）などにおいて、人口知能はより身近な存在となってきました。 本記事では、人工知能の中でも機械学習（強化学習）を身近に感じてもらうために、Unityを使った導入方法を紹介します。 なお、UnityとAnacondaは【１．使用したもの】をすでにインストールしているものとして説明をしますので、インストール方法などについては別途サイトをご覧ください。 １．使用したもの・WindowsPC ・UnityHub→Uni

jigusou

Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」part2

０．はじめに本記事では、Unityが無料で提供しているプロジェクト「ML-Agents:Penguin」の制作方法を日本語版にして全６回に分けてやっていきます。 第２回は、Unityプロジェクトのセットアップです。 第１回がまだの方は、先に済ませてから、この記事を始めてください。 ※『ml-agents-0.13.1』にある、「UnitySDK」フォルダーを使うためです １．プロジェクトの作成とセットアップ（１）プロジェクトの新規作成 プロジェクト名：Penguins 保存

jigusou

Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」part1

０．はじめに本記事では、Unityが無料で提供しているプロジェクト「ML-Agents:Penguin」の制作方法を日本語版にして全６回に分けてやっていきます。 第１回は、ML-AgentsとAnacondaのセットアップです。 補足： 強化学習について触れたことがない人は、私の記事を参考に一度やっておくとスムーズに作業が進むと思います。 １．使用したもの今回も、UnityとAnacondaは【１．使用したもの】をすでにインストールしているものとして説明をしますので、インス

jigusou

Unity ML-Agents Release 1 のチュートリアル (2)

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 : RollerA

npaka

Unity ML-Agents Release 1 のチュートリアル (1)

1. Unity ML-Agents「Unity ML-Agents」は、Unity で「強化学習」の「環境」を構築し、「エージェント」の学習および推論を行うためのフレームワークです。サンプルの学習環境「3DBall」を使って、学習および推論の手順を解説します。 2. Unityのインストール「Unity ML-Agents」を利用するには、「Unity 2018.4」以降が必要になります。今回は「2018.4.22f1」を使っています。以下のサイトからダウンロード後、イン

npaka