简介：这是一个用3D物理模拟AI学习在停车场泊车的视频。模拟是使用Unity的ML-Agents框架实现的。AI由一个深度神经网络组成，包含3个隐藏层，每层128个神经元。它是用近端策略优化（PPO）算法训练的，这是一种强化学习方法。基本上，神经网络的输入是8个深度传感器的读数，汽车当前的速度和位置，以及它与目标的相对位置。神经网络的输出可解释为发动机力、制动力和转向力。