ViZDoom 竞赛：从像素玩 Doom
人工智能
2022-07-28 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
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摘要
本文介绍了 2016 年和 2017 年举办的第一届与第二届 Visual Doom AI 竞赛。该挑战旨在创建能在第一人称射击（FPS）游戏 Doom 中进行多人死亡竞赛的 bot。这些 bot 必须仅基于视觉信息（即原始屏幕缓冲）做出决策。为了玩得好，bot 需要同时理解周围环境、导航、探索并对付对手。这些方面，连同游戏的竞争性多智能体特性，使该竞赛成为评估最先进（SOTA）强化学习算法的独特平台。本文讨论了规则、解决方案、结果以及能够洞察智能体行为的统计数据。表现最佳的智能体被更详细地描述。竞赛结果得出的结论是，尽管强化学习可以生成能力不错的 Doom bot，但它们仍无法在该游戏中成功与人类竞争。本文还重新审视了 ViZDoom 环境，这是一个灵活、易用且高效的 3D 平台，用于基于视觉的强化学习研究，其基于广受认可的第一人称视角游戏 Doom。
引用
@article{arxiv.1809.03470,
title = {ViZDoom Competitions: Playing Doom from Pixels},
author = {Marek Wydmuch and Michał Kempka and Wojciech Jaśkowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.03470},
year = {2022}
}