TORCS(The Open Racing Car Simulator)는 실제와 같은 물리적 레이싱 환경과 매우 다양하게 커스텀 가능한 API를 제공하는 유명한 오픈소스 레이싱 카 시뮬레이터입니다. 그러나 강화학습 모델을 학습시키기 위해서는 이 환경만으로는 몇 가지 불편한 점이 있습니다. 예를들어, 시각적 API를 제공하지 않고 GUI 메뉴를 통해 게임을 시작해야 하는 등의 문제가 있습니다.
rlTORCS는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된, TORCS 환경을 수정한 버전입니다. 이번 글에서는 강화학습에 특화된 레이싱카 시뮬레이션 환경인 rlTORCS의 핵심 기능과 사용 방법, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 특징들에 대해 소개합니다.
소개
rlTORCS는 TORCS를 딥러닝, 특히 시각적 관찰을 통한 강화 학습 모델의 훈련에 적합하도록 수정한 환경입니다. 원래의 TORCS 환경을 수정하여 GUI 메뉴 없이 시각적 출력과 함께 레이싱 게임을 시작할 수 있게 하고, 게임 내에서 첫 번째 인물의 시각적 관찰을 얻을 수 있도록 했습니다. 또한, 훈련을 위한 환경-에이전트 간의 통신 인터페이스를 빠르고 사용자 친화적으로 만들었습니다.
핵심 기능
- 시각적 관찰 지원: 첫 번째 인물 시점에서 시각적 관찰을 얻을 수 있습니다.
- 환경-에이전트 통신 인터페이스: Lua 인터페이스를 통해 연구자들은 쉽게 강화 학습 모델을 TORCS에 훈련시킬 수 있습니다. 파이썬 인터페이스 지원도 곧 추가될 예정입니다.
- 멀티 스레드 RL 훈련 지원: TORCS 환경에서 멀티 스레드 강화 학습 훈련을 지원합니다.
- 시맨틱 분할 지원: 시각적 입력에 대한 시맨틱 분할을 지원하기 위한 몇 가지 해킹을 포함하고 있습니다.
사용 방법
rlTORCS는 주로 Lua 인터페이스를 통해 사용되며, 설치는 간단하게 install.sh 스크립트를 실행하여 완료할 수 있습니다. 환경 설정은 XML 파일을 통해 이루어지며, 다양한 트랙과 로봇 설정이 가능합니다. TorcsDiscrete.lua와 TorcsContinuous.lua를 포함하여 다양한 액션 스페이스를 제공합니다.
비교
rlTORCS는 기존의 TORCS 환경에 비해 강화 학습 훈련에 특화된 여러 기능을 제공합니다. 시각적 관찰의 제공, 사용자 친화적인 통신 인터페이스, 멀티 스레드 훈련 지원 등은 rlTORCS가 기존 TORCS 환경보다 깊은 강화 학습 연구에 더 적합하게 만듭니다.
더 읽어보기
rlTORCS GitHub 저장소
TORCS 공식 홈페이지
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