Rocket League - это соревновательная игра, в которой управляя машинкой на футбольном поле, нужно забить мяч в ворота противника. Такая интерпретация футбола на машинках. Звучит просто, но на деле игра требует определенных навыков и не так проста, как может показаться на первый взгляд, и даже была признана киберспортивной дисциплиной. Тем интереснее было попробовать обучить своего бота играть в эту игру, используя нейросети и обучение с подкреплением.
Предположим у нас благородная цель - мы хотим разорить казино, чтобы оно не разоряло других, а попутно заработать самим. В качестве цели выберем игру блэкджек. Эта игра довольно сильно зависит от случайности, но понятно, что в перспективе, если придерживаться одной стратегии, то мы всегда придем к одному конкретному выигрышу или проигрышу. Если одна стратегию лучше другой, то она даст на лучше результат. В этой статье я расскажу, как, используя обучение с подкреплением, найти лучшую, оптимальную стратегию на примере игры блэкджек.
По мере написания библиотеки в этой статье я хочу продолжить объяснять математику, лежащей в основе работы дополненной реальности. Результатом будет пример на игровом движке Unity, распознающий маркер и накладывающий на него трехмерную модельку. Библиотека пишется на C++ под Android, но фокус статьи будет направлен на математику. Эта статья, в отличии от предыдущей, будет ближе к практике, но если необходимо разобраться с основами векторной математики, то можно начать с нее.
В настоящий момент появилось достаточно большое количество библиотек дополненной реальности с богатым функционалом (ARCore, ARKit, Vuforia). Тем не менее я решил начать свой открытый проект, попутно описывая как это работает изнутри. Если повезет, то позже получится добавить какой-то особый интересный функционал, которого нет в других библиотеках. В качестве целевых платформ пока возьмем Windows и Android. Библиотека пишется на C++, и сторонние библиотеки будут задействованы по минимуму, т.е. преимущественно не будет использовано ничего готового. Фокус в статьях будет направлен на алгоритмы и математику, которые постараюсь описать максимально доступно и подробно. В этой статье пойдет речь про основы векторной алгебры.
Пришла мне в голову немного странная мысль, что дом мог бы быть неплохой площадкой для игры в Тетрис. Недалеко от меня как раз располагалось одно подходящее для этого здание. Результат можно увидеть на видео:
Проект реализован на достаточно низком уровне, без использования какого-то уже готового решения.
Если посмотреть на последовательность кадров, в которых движется камера, то мозг легко воспринимает геометрическую структуру содержимого. Однако, в компьютерном зрении это не тривиальная проблема. В этой статье я постараюсь описать возможное решение этой задачи.
Сейчас дополненная реальность – это одно из самых интересных направлений. Поэтому я и взялся за ее изучение, а результатом этого стала собственная реализация кроссплатформенной безмаркерной дополненной реальности на Qt. Речь в этой статье пойдет о том, как это было реализовано (или же как это реализовать самому). Под катом можно найти демку и ссылку на проект на гитхабе.
Уже сейчас Qt – неплохая среда для разработки мобильных приложений, однако некоторые моменты там остаются недоработанными. Так, например, если попробовать запустить стандартный пример с камерой, он будет работать в системе Windows, но не на Android. При этом примеры, использующие камеру в через Qml, вполне рабочие. А значит работа с камерой на Android — реализована, но полного доступа к ней нет. А если мы хотим свободы иметь доступ к видеопотоку?
