Dodge Scene 스크립트 작성

https://github.com/reinforcement-learning-kr/Unity_ML_Agents_2.0/tree/main/unity_project

Unity_ML_Agents_2.0/unity_project at main · reinforcement-learning-kr/Unity_ML_Agents_2.0

 

DAgent, DScene, DBall, DArea 4개의 스크립트를 만들어 해당되는 곳에 끌어다 놓습니다. 스크립트이름 앞에 D를 붙인건 Example프로젝트가 많아 중복되는걸 방지하기 위해서 입니다.

맨먼저 DScene.cs를 더블클릭합니다.

AreaNums수 만큼 for문을 돌려 Area Prefab을 생성합니다. 3 x 3개의 Area를 생성합니다. 랜덤 초기화는 Area.cs에서 실행합니다.

AreaNums는 파이썬을 통해 얻어 옵니다. 파이썬 코드에서 설정한 환경파라미터 딕셔너리의 키와 밸류를 GetWidthDefault 로 불러와서 설정합니다.

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
//ML Agent에 필요한 네임스페이스를 설정합니다.
using UnityEngine;
using Unity.MLAgents;
using System.Drawing.Text;


public class DodgeScene : MonoBehaviour
{
   
    public GameObject areaObj = null;  //Areal Prefab
    private int AreaNums = 9; //분산학습을 위한 환경 총개수
    private int rows = 3;
    private int interval = 16;
    //환경파라미터를 설정하기 위한 변수
    EnvironmentParameters m_ResetParams = null; 

    void Start()
    {
        //파이썬 코드내 파라미터를 연동시킬수 있습니다.
        m_ResetParams = Academy.Instance.EnvironmentParameters;
        AreaNums = (int)m_ResetParams.GetWithDefault("AreaNums", AreaNums);

        float x = 0;
        float z = 0;

        for (int i = 0; i < AreaNums; i++)
        {
            GameObject areaPrefab = Instantiate(areaObj, transform);

            if (i % rows == 0 && i != 0)
            {
                x = 0;
                z += interval;
            }

            areaPrefab.transform.position = new Vector3(x, 0, z);
            x += interval;
        }
    }
}