AI-Parking — reinforcement-learning autonomous parking
A graduation project where a car learns to park itself via PPO reinforcement learning in a Unity simulation. The final report holds the depth more than the code does.
This article is written in Korean.
개요
Unity 환경에서 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습으로 차량이 스스로 주차 동작을 학습하는 졸업과제입니다. Unity ML-Agents로 시뮬레이션과 학습 파이프라인을 연동하고, 보상 설계를 조정하며 학습을 반복했습니다.
솔직히 구현 규모나 저장소는 크지 않습니다. 대신 문제 정의부터 접근·실험·결과까지의 과정을 최종 보고서에 상세히 정리하는 데 공을 들였습니다.