本发明公开了一种基于unity ML插件的可移动环境的实现方法，包括：步骤1，利用Unity3D开发组件搭建车辆测试的可移动训练场景，并利用Vehicle Tools资源包导入训练场景内的动态物体，并为动态物体设置运动状态；步骤2，在可移动训练场景内创建智能体，作为目标训练车辆；为目标训练车辆创建虚拟传感器；步骤3，构建训练模型，并利用可移动训练场景对目标训练车辆进行训练，得到训练好的模型文件；步骤4，将训练好的模型文件导入unity工程，TensorFlowSharp读取模型文件，并用于Brain车辆对象，由此实现特定场景的自动移动。本发明基于AI框架tensorflow，基于ML插件进行强化学习或其他机器学习，实现模拟周边可移动环境，训练得到有一定自主智能的环境物体。
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“基于unity ML插件的可移动环境的实现方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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