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A software project in UNITY with the goal to utilize a genetic algorithm to find the right wing shape and movement to lift a 3D model into the air.

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Dragolex/Genisys-Dragons-Learn-Flying

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Genisys of Dragons: Genetic Algorithm for Simulated Flying

This is the result of a student project in 2015 with the topic Artificial Intelligence. It has been presented at the "Media Night", a public event of the Hochschule der Medien Stuttgart and yielded me a grade of 1.3 (European grading system; 3.7 using the American system) by Prof. Dr. Maucher.

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The goal was to develop a genetic algorithm and a matching test-environment to find the most optimal wing shape and movement-model that makes something that resembles a flying creature actually fly.

Unfortunately the full documentation is only available in German. However there is an English version of the trailer that has been made for the Media Night.

Trailer (English): https://www.youtube.com/watch?v=UTTSJmmApWA
Trailer (German): https://www.youtube.com/watch?v=rRtwcqqLKsc

You can try the project without installing Unity by using the precompiled projects in "Unity Compiled"

Einleitung und Zielsetzung

Das Projekt soll zeigen wie künstliche Intelligenz in Verbindung mit virtuellen Simulationen zur Lösung von bestimmten Problemen in der Realität verwendet werden könnte. Konkret wird ein genetischer Algorithmus verwendet um das Bewegungsmuster eines vorausgesetztes, physikalisch simulierbaren Modells eines simplen Flügelpaares zu generieren und zu optimieren. Im Anfangszustand ist das Modell in der Simulation nicht flugfähig.

Durch Simulationen mit jeweils anderen Bewegungsmustern und Flügelformen, den sogenannten Chromosomen werden die entsprechenden Muster auf ihre Leistung hin untersucht. Mit Leistung wird in diesem Zusammenhang der Auftrieb den der Flügel durch Vorführung eines Bewegungs-Zyklus bewirkt hat.

Die klassischen Methoden der genetischen Informatik, wie Mutation, Kreuzung und Selektion dienen anschließend zur Errechnung neuer Chromosome für die nächste Generation. Generation für Generation strebt der Algorithmus somit eine Erhöhung der Leistung an.

Der Praxisbezug ergibt sich aus der Übertragbarkeit des Konzepts auf zahlreiche, reale Objekte bzw. Maschinen. Das Resultat sind lernfähige Roboter die ebenso wie das Modell, durch "Trial and Error" nach und nach entweder ein bestimmtes Ziel erreichen oder ihre Fähigkeit im Bezug zu einem Ideal optimieren.

MEHR INFORMATIONEN IN DER DOKUMENTATION (PDF)

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A software project in UNITY with the goal to utilize a genetic algorithm to find the right wing shape and movement to lift a 3D model into the air.

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