Veículos Neurais

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Controles

Abrindo bibliotecas e preparando a pista padrão...

Renderização ativa

Ligada: `tempo real` com canvas. Desligada: `simulador de eventos` para priorizar desempenho.

Seguir veículo líder

Mantém a câmera centralizada no carro em primeiro. Com esse modo ativo, só o zoom muda manualmente.

Scroll ou pinch para zoom. Pan com botão do meio ou `espaço + arrastar`.

Feedback Sem Render

Tempo real

Quando uma geração terminar, este painel mostra onde a população parou e quais foram os resultados finais. Ele é especialmente útil com a renderização desabilitada.

Editor de Pista

Editor de mapa ativo

Ative para editar a pista. Desative para inspecionar veículos com hover e clique.

Modo de edição

Checkpoints visíveis

Pista padrão

JSON da pista

No canvas: clique numa aresta para inserir ponto, arraste um ponto para mover, clique com o botão direito perto de um ponto para remover. No modo de largada, clique e arraste para definir posição e direção inicial.

Rede Neural

Camadas ocultas

Neurônios por camada

Ativação oculta

Número de sensores

Ângulos dos sensores (graus)

JSON da melhor rede

As entradas da rede são: velocidade, aceleração, distâncias dos sensores e curvatura estimada da pista à frente. As saídas são aceleração e direção desejada.

Algoritmo Genético

População

Duração da geração (s)

Taxa de mutação

Intensidade da mutação

Elitismo

Taxa de crossover

Penalidade por colisão

Bônus por progresso

Bônus por velocidade média

Sensores desenhados

Instruções

1. Edite outer/inner 2. Ajuste largada 3. Inicie a evolução 4. Observe sensores e fitness

A pista precisa ser fechada: a parede externa delimita o fora da pista e a interna forma o miolo do circuito.
Os checkpoints são gerados automaticamente pelo centro da pista e ajudam a medir o progresso ao longo do traçado.
Linhas ciano saindo do melhor carro são os sensores. Quanto maior a distância até a parede, maior a entrada correspondente na rede.
A estatística de fitness combina avanço na pista, velocidade média e uma penalidade se o carro colidir.
Se você mudar arquitetura da rede ou número de sensores, reinicie a evolução para aplicar a nova estrutura sem misturar pesos incompatíveis.

Tudo nesta demo roda no navegador usando p5.js para desenho/simulação, TensorFlow.js para a rede neural e Bootstrap local para a maior parte da UI.

Evolução genética de veículos neurais em pista 2D

A pista padrão já aparece ao abrir a página. Edite o traçado, ajuste a rede e observe a população evoluir geração após geração.

Geração

Atual0

Vivos0

Melhor fitness0

Fitness médio0

Melhor progresso0%

Tempo0.0s

Steps/s0.0 steps/s

Combustível0%

Consumo inst.0/s

Evolução do GA

Cada ponto registra a geração, o fitness médio e o fitness do melhor indivíduo daquela geração.

O gráfico aparece assim que a primeira geração for concluída.

Melhor fitness Fitness médio

Geração	Fitness médio	Melhor fitness