본 챌린지에서는 강화학습 알고리즘으로 드론이 물류창고의 물품들을 집으로 빠르고 안전하게 배송하도록 학습시키는 것이 목표입니다.
- 에피소드가 시작되면 Drone이 물류창고(Warehouse)에서 해당 Episode에서 배송할 3개 Package들을 모두 싣게 됩니다.
- 각 Package는 배달 될 House가 있고 이는 10개 집들 중 랜덤으로 3개가 선정됩니다. 따라서 총 3개의 집으로 Drone Agent가 도착해야 합니다.
- RL Village에 있는 모든 장애물(새, 건물 등)을 State 정보를 활용하여 파악하며 선회하여 주행할 수 있어야 합니다.
- 모든 3개의 집들에 배달을 완료하면 에피소드 Mission Completed! 입니다.
Submission된 모델들을 평가하는 방식에 대해서 설명합니다.
평가방식은 평가항목별 우선순위가 존재하며 우선순위부터 비교하며 순위가 정해집니다.
배달 완료 수: 10개의 Test Environment에서 배달완료 된 총합(모든 배달을 완료했을 경우, 30 = 10X3)소요 시간: 10개의 Test Environment 각각에서 측정된 time1,time2,time3의 평균(30개의 time 평균)
위의 배달 완료 수와 소요 시간을 기반으로 순위가 매겨지며, 배달 완료 수를 우선으로 등수가 매겨지고 같은 배달 완료 수일 경우, 소요 시간을 기반으로 순위가 매겨집니다.
배달할 집들이 서로 다른 10개의 Test Environment가 되며 각 Test Environment에서 모델은 1번만 inferening 됩니다. 예시 Test Environment의 예시는 다음과 같습니다.
- Test Environment no.1 : 1,3,4 집 배달
- Test Environment no.2 : 3,7,8 집 배달
- ...
- Test Environment no.10 : 3,6,9 집 배달
각 Test Environment 10개에서 모델은 1번씩만 inferencing을 실행하게 되며, 모델이 평가된 후 산출 되는 값은 다음과 같습니다.
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배달 완료수: 각 Test Environment 1개에는 배송지 3개가 있으며 Agent가 배달한 총 배달 완료수 입니다. 10개의 inferening 결과에서 배달 완료한 모든 수의 총합(Sum) 입니다. -
소요 시간: 한 Test Environment에서 배달을 수행하면서 소요시간을 총 3번 측정하게 됩니다. 창고-배달지1(time1), 배달지1-배달지2(time2), 배달지2-배달지3(time3)로 총 3개의 time이 한번의 inferening 과정에서 측정되며 time1,2,3의 평균값(Mean) 이 해당 inferening에서 측정된 소요시간으로 기록됩니다.
배달지 3개에 대한 넘버링은 환경에서 주어지는 것이 아닙니다. 배달지1, 배달지2, 배달지3의 넘버링은 배달완료 수순으로 결정됩니다.
raw score: Unity로 빌드된 RL Village에서 출력되는 누적 스코어이며 평가에 사용되는 항목은 아닙니다.
더 나은 모델 연구를 위한 참고용으로만 사용해주세요.
챌린지 모델 제출은 11월 10일부터 가능하며, 자세한 제출 방법과 점수 확인 방법은 Submission.md에서 확인해주세요.