def reset(self):
# 에피소드의 시작에 불려지며, observation을 돌려준다
print("reset called")
self.speed_queue.clear()
self.speed_queue.append(-10)
self.speed_queue.append(-10)
func.release_all()
reset_env.manualReset()
ip.ipCountdown()
road_center = ip.getOrigin()
road_points = ip.getPoints()
player_pos = ip.getPlayerVertex()
road_diff = self.get_road_diff(road_points)
self.pre_direction = 4
# observation은 총 5개 - [ 중앙의 정도, 속도, 길의 커브정도, 차의 꺾인정도, 길의 꺾인정도] 로 오고
# 보상으로 중앙의 정도에 대한 보상(reward_diff), 속도에 대한 보상(reward_speed), 거꾸로 갈 때 음수를 주는 보상(reward_backward)이 온다.
reward_diff, diff = self.reward_player_reddot_diff(
road_center, player_pos, road_points, road_diff)
observation = np.array([diff, -10, road_diff, 0, 100])
# reset 출발후 시간측정 시작
self.time1 = datetime.datetime.now()
return observation
def reset(self):
print("Reset Env")
func.release_all()
reset_env.manualReset()
ip.ipCountdown()
func.release_all()
self.pre_direction = 4
minimap, _, _, _ = self.observation()
return minimap
def reset(self):
print('Reset Called, reset environment')
func.release_all()
reset_env.manualReset()
ip.ipCountdown()
func.release_all()
self.pre_direction = 4
value = self.observation()[0]
print(value)
return value
def reset(self):
print('Env1에서 Reset이 호출되었습니다. Image Processing 라이브러리를 통해 Reset합니다.')
func.release_all()
reset_env.manualReset()
ip.ipCountdown()
func.release_all()
self.pre_direction = 4 # action 관련 초기화 값. 다르게 줄 수도 있다.
value = self.observation() # 다시 미니맵을 관찰한 값을 넘겨준다.
# Reset Flag 재설정
global global_reset_flag
global_reset_flag = False
print("Env1 reset complete")
return value