Treinando um Carro Autônomo com DQN

Este artigo foca em um projeto que desenvolveu um programa de computador usando uma Rede de Aprendizado Profundo Q (DQN) pra controlar um carro autônomo em uma pista plana e 2D. O objetivo era fazer o carro dirigir melhor treinando ele com prática repetida em um ambiente simulado. O projeto criou um espaço de direção personalizado usando uma biblioteca Python chamada Pygame, que facilita a construção de jogos e simulações. O modelo DQN foi projetado pra aprender com a experiência do carro usando feedback de vários sensores colocados no veículo.

#Carros Autônomos

Carros autônomos, também conhecidos como veículos autônomos, são feitos pra se mover de um lugar pra outro sem precisar de um motorista. As tarefas que esses carros precisam lidar incluem:

• Ficar na faixa certa
• Manter uma velocidade constante
• Evitar obstáculos
• Manter uma distância segura de outros veículos

Esses carros precisam se sair bem em situações que mudam constantemente, como diferentes condições de estrada e padrões de trânsito variados. Com a ascensão de ferramentas de aprendizado de máquina como redes neurais, agentes de inteligência artificial (IA) podem aprender a dirigir e controlar veículos de forma independente. Essa tecnologia é super promissora, principalmente na área de Aprendizado por Reforço.

#Visão Geral do Aprendizado por Reforço

Aprendizado por Reforço (RL) é um tipo de aprendizado de máquina que permite que um agente aprenda interagindo com seu ambiente. O agente faz escolhas e recebe recompensas ou penalidades com base nas ações que toma em diferentes situações. Esse processo de aprendizado é de tentativa e erro, onde o agente refina seu comportamento com base em experiências passadas. O objetivo é encontrar a melhor ação que maximiza as recompensas gerais.

No aprendizado por reforço, o agente observa a situação atual (Estado), escolhe uma ação (Ação) e recebe uma recompensa (Recompensa) do ambiente após tomar essa ação. As recompensas podem ser positivas ou negativas, dependendo se a ação foi boa ou ruim.

Q-learning é um método popular no aprendizado por reforço que ajuda o agente a tomar decisões com base nas recompensas que recebe. O algoritmo aprende valores (valores Q) que representam o valor de tomar uma ação específica em uma dada situação. No entanto, ao lidar com situações complexas, o Q-learning pode ter dificuldades, pois geralmente requer muito armazenamento e pode não lidar bem com novas situações.

#Rede de Aprendizado Profundo Q (DQN)

Redes de Aprendizado Profundo Q (DQN) melhoram o Q-learning tradicional ao usar uma Rede Neural pra estimar valores Q. A situação atual é inserida na rede, que então fornece os valores estimados para cada ação possível. O agente escolhe a ação com o maior valor.

Em uma configuração DQN, o agente tem uma memória que armazena experiências passadas. A ação escolhida depende da maior saída de valor da rede. Durante o treinamento, o objetivo é minimizar a diferença entre os valores Q previstos e os valores Q alvo. O valor Q alvo é calculado com base nas recompensas imediatas mais um valor descontado do valor Q máximo para o próximo estado.

#Ambiente de Aprendizado PyGame

O Ambiente de Aprendizado PyGame é uma ferramenta que simplifica o processo de criar e testar cenários de aprendizado por reforço. Esse ambiente estrutura a experiência de jogo, permitindo que o agente interaja com um cenário parecido com um jogo. Foi feito pra deixar os pesquisadores e desenvolvedores focados em melhorar seus modelos, em vez de construir ambientes complexos.

Treinar um agente de IA em condições do mundo real pode ser caro e arriscado, já que requer grandes quantidades de dados e pode levar a acidentes. Por isso, ter um simulador é essencial pra treinar agentes de maneira segura e controlada. Nesse projeto, um ambiente simples de jogo foi criado pra simular a condução. O foco estava em entender os princípios básicos da tecnologia de carros autônomos, em vez de seguir métodos tradicionais baseados em regras.

#Contribuições da Equipe

Todos os membros da equipe contribuíram igualmente pra esse projeto, liderando diferentes áreas, como:

• Desenvolver o ambiente do jogo
• Implementar o modelo DQN
• Criar o algoritmo de priorização
• Realizar experimentos e avaliações
• Documentação

#Trabalhos Relacionados

Vários estudos exploraram o uso de DQN pra carros autônomos. Por exemplo, pesquisas anteriores utilizaram o toolkit OpenAI Gym, onde o modelo DQN aprendeu a navegar em um jogo de corrida de carros processando entradas visuais. As descobertas mostraram que o agente aprendente melhorou com o tempo, embora tivesse dificuldades em curvas acentuadas após um certo número de episódios de treinamento.

Outro estudo realizado em ambientes simulados demonstrou que DQN ajuda efetivamente os veículos a se adaptarem ao entorno. Esse trabalho também introduziu o método Double DQN, que abordou algumas das limitações do DQN padrão.

#Configurando o Ambiente de Aprendizado por Reforço

O ambiente de aprendizado por reforço para o carro autônomo foi criado usando Pygame. Os elementos principais incluíam o próprio carro, uma pista e os sensores do carro. O carro foi projetado como um elemento visual, enquanto a pista era uma imagem desenhada manualmente que se parecia com um local específico. Os sensores foram implementados pra detectar a distância de obstáculos próximos.

Na simulação, o carro foi programado pra se mover pra frente a uma velocidade constante pra simplificar o comportamento de condução. O carro tinha apenas dois controles: virar à esquerda e virar à direita. Tentativas iniciais incluíram adicionar aceleração e frenagem, mas isso aumentou a complexidade sem melhorar o processo de aprendizado.

A detecção de colisão foi baseada em elementos visuais sobrepostos, facilitando a determinação se o carro colidiu com um obstáculo. Os sensores foram programados para medir a distância até os obstáculos mais próximos e reportar essas distâncias como entrada pro modelo de aprendizado.

#Usando o Framework SUMO

A Simulação de Mobilidade Urbana (SUMO) é uma ferramenta de simulação de tráfego de código aberto que opera em um nível microscópico. Ela permite que os usuários modelem e analisem os movimentos de veículos e as interações de tráfego. Apesar de sua complexidade, o SUMO oferece recursos valiosos para pesquisa e planejamento em mobilidade urbana.

Para esse projeto, o framework SUMO foi destinado a simular cenários de tráfego ao redor da Universidade de Memphis. No entanto, devido a limitações de tempo, o uso foi limitado. O SUMO oferece ferramentas para converter mapas reais em um formato adequado pra simulações e pode analisar vários aspectos do transporte.

#Espaços de Ação e Espaço de Observação

O ambiente de simulação definiu três ações disponíveis. Como o carro se movia a uma velocidade constante, o agente poderia virar à esquerda, virar à direita ou não fazer nada e continuar se movendo pra frente. Essa configuração permitiu um comportamento de condução mais preciso, permitindo que o agente ajustasse sua direção de forma mais eficaz.

O espaço de observação no ambiente consistia em sete valores de sensor que representavam as distâncias até os obstáculos próximos. Esses valores foram normalizados pra mantê-los gerenciáveis pro modelo. O carro recebia uma recompensa com base em suas ações: +5 pontos por não colidir e -20 pontos se colidisse com um obstáculo.

#Implementando DQN

O algoritmo DQN foi implementado usando TensorFlow. O DQN utiliza uma rede neural pra aproximar as recompensas futuras esperadas pra cada ação possível tomada em diferentes situações. O modelo consiste em:

• Um buffer de replay que armazena experiências passadas.
• Uma rede alvo que é atualizada periodicamente pra reduzir a correlação de valores.
• Uma rede principal que prevê valores Q e é atualizada durante o treinamento.

O agente usou uma estratégia de exploração que permitia escolher a melhor ação na maioria das vezes enquanto ocasionalmente tentava ações diferentes. O processo de treinamento envolveu amostrar repetidamente do buffer de replay, ajustando a rede principal com base na minimização de erros e atualizando a rede alvo.

#Melhorias com um Algoritmo de Prioridade

Nesse projeto, uma melhoria foi feita no método de seleção de ações, tornando-o mais eficaz. Durante a fase de decisão de ação, um fator de priorização foi adicionado pra aumentar o valor de saída do modelo. Esse ajuste ajudou a melhorar o desempenho geral do agente de aprendizado.

#Experimentação e Resultados

Experimentos foram realizados em dois sistemas de computador diferentes pra avaliar o desempenho do DQN, DQN modificado e uma rede neural básica. O principal objetivo era ver quão bem cada método permitia que o carro percorresse a pista e evitasse obstáculos enquanto rastreava as recompensas obtidas por episódio.

Inicialmente, o teste com o DQN em um CPU padrão mostrou progresso lento, com o carro lutando pra aprender de forma eficaz. A rede neural vanilla teve um desempenho consideravelmente melhor, mas o objetivo principal era desenvolver um DQN capaz de navegar efetivamente pelo ambiente. A introdução da seleção de ação priorizada melhorou significativamente os resultados.

Ao usar uma GPU, o tempo de treinamento foi reduzido consideravelmente. O DQN modificado conseguiu completar uma volta na pista com sucesso, enquanto a rede neural vanilla também conseguiu terminar, mas precisou de muito mais tempo pra isso. O DQN modificado alcançou uma recompensa média de cerca de 40 por episódio, enquanto a rede neural vanilla teve uma recompensa média de cerca de 23.

#Conclusão

Esse projeto demonstrou que as Redes de Aprendizado Profundo Q poderiam ensinar efetivamente um carro autônomo simulado a navegar em um ambiente 2D. Os resultados mostraram que os DQNs podiam aprender a direcionar corretamente e evitar colisões. No entanto, a eficiência do processo de aprendizado estava intimamente ligada à escolha dos mecanismos de seleção de ações.

#Trabalhos Futuros

Existem muitas oportunidades pra uma pesquisa futura que construa sobre os achados desse projeto. Algumas áreas incluem:

• Ajustar hiperparâmetros do modelo DQN, como taxa de aprendizado e arquitetura da rede.
• Usar o framework SUMO pra simulações mais realistas de tráfego ao redor da Universidade de Memphis.
• Investigar como os métodos poderiam ser adaptados pra gerenciar múltiplos veículos no mesmo ambiente.

Essa exploração pode ajudar a aprimorar as capacidades da tecnologia de carros autônomos e torná-la mais aplicável a cenários de direção do mundo real.