diff --git a/Agent_Midras_Lappe.py b/Agent_Midras_Lappe.py
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..46cbb5c6d4f5e4b0ac50024c437e53eafb6065ab
--- /dev/null
+++ b/Agent_Midras_Lappe.py
@@ -0,0 +1,194 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Tue Jan 12 17:17:49 2021
+
+@author: theob
+"""
+
+import asyncio
+import Gym_new
+import time
+import nest_asyncio
+import numpy as np
+import random
+
+
+async def main():
+
+ # Erstellen einer neuen Gym und Verbinden mit dem Server
+ env = Gym_new.Gym()
+ await env.connect_websocket()
+
+ step_width = 0.02
+
+ # Zufällige Anzahl an Stepss machen um zufällige Zeit in Simulation
+ # verstreichen zu lassen anschließend reset der Simulation
+ command = ""
+ for i in range(random.randrange(0, 50)):
+ observationO, rewardO, doneO, infoO = await env.step(command, 0.2)
+ observation, reward, done, info = await env.reset(step_width)
+
+ # Setzen der initialwerte und erstellen von Benötigten Arrays
+ sensorsO = np.array(observationO[2])
+ sensors_dir = []
+ for i in range(len(sensorsO)):
+ x = (-np.sin(-i*2*np.pi/len(sensorsO)))
+ y = (np.cos(-i*2*np.pi/len(sensorsO)))
+ sensors_dir.append([x, y])
+ sensors_dir = np.array(sensors_dir)
+ sensors_dir_len = sensors_dir*sensorsO[:, np.newaxis]
+ sollwinkel = 0
+ sollgeschwindigkeit = 0
+ sensors_old = np.zeros([len(sensorsO), 5])
+ speed_old = np.zeros([1, 5])
+ sensors_old[:, 0] = sensorsO
+ sensors_old = np.roll(sensors_old, 1)
+ zubringer = True
+ abstand_rechts = 2
+ aufgefahren = False
+
+ # Erstellen eines Log arrays und Zeitloggs
+ # zur Dokumentation des Sensorveränderung
+ change_speed_log = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
+ [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
+ timeg = 0
+
+ # Zählvariable Falls bestimmte Anzahl an Simulationen
+ # durchlaufen werden soll
+ i = 1
+ durchlaeufe = 100
+ while(True):
+ # Senden des Stepps an den Server
+ observation, reward, done, info = await env.step(command, step_width)
+
+ # Zurücksetzen von Command für den nächsten Step
+ command = ""
+
+ # Speichern der Zurückgegebenen Werte
+ speed = observation[0]
+ steering_angle = observation[1]
+ sensors = np.array(observation[2])
+
+ # Verarbeitung der Zurückgegebenen Werte
+ sensors_old = np.roll(sensors_old, 1)
+ sensors_old[:, 0] = sensors
+ speed_old = np.roll(speed_old, 1)
+ speed_old[:, 0] = speed
+ speed_mean = np.mean(speed_old)
+ sensor_change_speed = ((sensors_old[:, 4]-sensors_old[:, 0])
+ / (5*step_width))
+ sensors_dir_len = sensors_dir*sensors[:, np.newaxis]
+ sensors_dir_speed = sensors_dir*sensor_change_speed[:, np.newaxis]
+ sensors_dir_speed[:, 0] -= speed_mean/3.6
+ dir_sum = np.sum(sensors_dir_len, axis=0)
+
+ # Speichern der Änderungsgeschwindigkeit der Sensoren im Log
+ change_speed_log = np.append(change_speed_log, ([np.append(
+ timeg, sensor_change_speed)]), axis=0)
+ timeg = timeg+step_width
+
+ # Steuerung für die Auffahrt
+ if(zubringer):
+ sollgeschwindigkeit = 16*(sensors[0]-2.3)
+ try:
+ sollwinkel = 3.7*((dir_sum[0])/13+(
+ (sensors[1]+sensors[5])-(sensors[3]+sensors[7]))/13)*(
+ speed/abs(speed))
+ except Exception:
+ sollwinkel = 3.7*((dir_sum[0])/13+((sensors[1]+sensors[5])-(
+ sensors[3]+sensors[7]))/13)
+
+ # Erkennen ob der Zubringer verlassen wurde
+ if((sensor_change_speed[7] < -13) & (reward[0] < 247)):
+ zubringer = False
+
+ # Steuerung für den Beschleunigungsstreifen und die Autobahn
+ if(not zubringer):
+ weight_s1_s3 = 1
+ weight_s2 = 1
+ sollgeschwindigkeit = 8.5*(sensors[0]-2.3)
+
+ # Abstand Rechts erhöhen um auf zu fahren wenn frei
+ if((not aufgefahren) & (sensors[7] > 3.5) & (sensors[6] > 3) &
+ (sensors[5] > 2) & (abstand_rechts < 6)):
+ abstand_rechts += 0.1
+
+ # Steuerung der geschwindigkeit auf dem Beschleunigungsstreifen
+ elif(not aufgefahren):
+ sollgeschwindigkeit = 80 + (sensors[7]-sensors[5])*5
+
+ # Abstand rechts auf festen Wert setzen wenn Aufgefahren wurde
+ if((sensors[2] > 5) & (abstand_rechts > 5)):
+ abstand_rechts = 5.5
+ aufgefahren = True
+
+ # Abstand rechts und Ausrichtung am Ende des
+ # Beschleunigungsstreifens anpasen
+ if(aufgefahren & (abs(sensor_change_speed[1]) > 8)):
+ abstand_rechts = 1
+ weight_s1_s3 = 0
+ weight_s2 = 0
+
+ # Sollwinkel Berechnen wenn speed == 0 ==> Exception
+ # Speed wird dann nicht berücksichtigt
+ try:
+ sollwinkel = 3.3*(weight_s1_s3*(sensors[1]-sensors[3])/3 +
+ weight_s2*(sensors[2]-abstand_rechts)/3)*(
+ speed/abs(speed))
+ except Exception:
+ sollwinkel = 3.3*(weight_s1_s3*(sensors[1]-sensors[3])/3 +
+ weight_s2*(sensors[2]-abstand_rechts)/3)
+
+ # Hinzufügen von Commands in abhängigkeit der errechneten Sollwerte
+ if(sollwinkel > steering_angle):
+ command += ("steer_right")
+ elif(sollwinkel < steering_angle):
+ command += ("steer_left")
+ if(sollgeschwindigkeit > speed):
+ command += ("accelerate")
+ elif((speed > 0) & (sollgeschwindigkeit < speed)):
+ command += ("brake")
+ elif(sollgeschwindigkeit < speed):
+ command += ("reverse")
+
+ # Warten damit der Server die gesendeten Daten verarbeiten kann
+ # ermöglicht außerdem beobachten des Agenten
+ # Server könnte auch schneller
+ time.sleep(0.05)
+
+ # Erkennen ob die Simulation abgebrochen werden muss oder
+ # das Ziel erreicht wurde
+ if(done or (reward[1] > 50) or (reward[0] < 170)):
+
+ # Einkommentieren um sich den Verlauf des Sensor Change speed von
+ # Sensor 1 und 7 nach der Simulation an zu schauen.
+ # Dabei sollte i auf 1 gesetzt werden
+ # plt.plot(change_speed_log[:,0],change_speed_log[:,[2,8]])
+ # plt.legend(['Sensor 1','Sensor 7'])
+ # plt.xlabel('t in Sekunden')
+ # plt.ylabel('ds/dt')
+ # plt.xlim(0.01,12)
+ # plt.show()
+
+ # Einkommentieren um die Ergenisse der Simulation zu speichern
+ # f=open('Client_Test_Done.csv','ab')
+ # np.savetxt(f,[np.append(done,reward[0])])
+ # print(np.append(done,reward[0]))
+ # f.close()
+
+ # Zurücksetzen der Simulation
+ aufgefahren = False
+ zubringer = True
+ observation, reward, done, info = await env.reset(step_width)
+
+ # Abbruch wenn die gewünschte Anzahl an durchläufen erreicht wurde
+ if i == durchlaeufe:
+ break
+ i += 1
+
+# Starten der Anwendung wenn das Skript als Hauptprogramm ausgeführt wird
+# jedoch nicht beim Import
+if __name__ == "__main__":
+ nest_asyncio.apply()
+ loop = asyncio.get_event_loop()
+ loop.run_until_complete(main())
diff --git a/client_V7.py b/client_V7.py
deleted file mode 100755
index 1f817d406d2ff3f563c66cb5a3c94c30084c41b8..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/client_V7.py
+++ /dev/null
@@ -1,217 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-Created on Tue Jan 12 17:17:49 2021
-
-@author: theob
-"""
-
-import asyncio
-import Gym_new
-import time
-import nest_asyncio
-import numpy as np
-import random
-import math
-import matplotlib.pyplot as plt
-async def main():
-
- env = Gym_new.Gym()
- await env.connect_websocket()
- command = ""
- #observation, reward, done, info = await env.reset(0.017)
- # observation, reward, done, info = await env.step("accelerate,steer_right", 0.17)
- # #actionen sind accelerate, steer_left, steer_right, brake, reverse
- # print(observation)
- # print(reward)
- # print(done)
- for i in range(random.randrange(0, 50)):
- #print(i)
- observationO, rewardO, doneO, infoO = await env.step(command, 0.2)
-
-
- step_width = 0.02
- #observationO, rewardO, doneO, infoO = await env.step(command, 0.02)
- observation, reward, done, info = await env.reset(step_width)
- speedO = observationO[0]
- steering_angleO = observationO[1]
- sensorsO = np.array(observationO[2])
- sensors_dir = []
- for i in range(len(sensorsO)):
- x = (-np.sin(-i*2*np.pi/len(sensorsO)))
- y = (np.cos(-i*2*np.pi/len(sensorsO)))
- sensors_dir.append([x,y])
- sensors_dir =np.array(sensors_dir)
- sensors_dir_len=sensors_dir*sensorsO[:,np.newaxis]
- #print(sensors_dir_len)
- sollwinkel=0
- sollgeschwindigkeit = 0
- sensors_old =np.zeros([len(sensorsO), 5])
- speed_old = np.zeros([1,5])
- #print(sensors_old)
- sensors_old[:,0]=sensorsO
- sensors_old = np.roll(sensors_old,1)
- #print(sensors_old)
- zubringer = True
- abstand_rechts = 2
- aufgefahren = False
- change_speed_log = np.array([[0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0]])
- timeg = 0;
- i=1
-
- while(True):
-
-
- observation, reward, done, info = await env.step(command, step_width)
-
- command = ""
- speed = observation[0]
- steering_angle = observation[1]
- sensors = np.array(observation[2])
- sensors_old = np.roll(sensors_old,1)
- sensors_old[:,0]=sensors
- speed_old = np.roll(speed_old,1)
- speed_old[:,0]=speed
- speed_mean = np.mean(speed_old)
- #print("Durchschnittsgeschwindigkeit"+str(speed_mean))
- sensor_change_speed = (sensors_old[:,4]-sensors_old[:,0])/(5*step_width)
- change_speed_log = np.append(change_speed_log,([np.append(timeg,sensor_change_speed)]),axis = 0)
- timeg = timeg+step_width
- #print("Change Speed" + str(sensor_change_speed))
- #print(sensors_old)
- sensors_sum = np.sum(np.absolute(sensors))
- # print("Summe der Sensoren"+str(sensors_sum))
- sensors_dir_len=sensors_dir*sensors[:,np.newaxis]
- sensors_dir_speed = sensors_dir*sensor_change_speed[:,np.newaxis]
- sensors_dir_speed[:,0]-=speed_mean/3.6
- #print("Sensors Speed mit x Y"+str(sensors_dir_speed))
- #print(sensors_dir_len)
- dir_sum = np.sum(sensors_dir_len,axis=0)
- #print(dir_sum)
- #aufgefahren = False
-
- #print("Sensors Sum = "+str(sensors_sum))
- if(zubringer): #Steuerung für die Auffahrt (sensors_sum < 90) &
-
- #sollgeschwindigkeit = 90*(2.2*sensors[0]-sensors[4])/13 #1.9 1.7
- #sollgeschwindigkeit = 90*(2.2*sensors[0]-5)/13
- sollgeschwindigkeit = 16*(sensors[0]-2.3)
- try:
- sollwinkel = 3.7*((dir_sum[0])/13+((sensors[1]+sensors[5])-(sensors[3]+sensors[7]))/13)*(speed/abs(speed))#3.3 3.7
- except Exception as e:
- sollwinkel = 3.7*((dir_sum[0])/13+((sensors[1]+sensors[5])-(sensors[3]+sensors[7]))/13)
- #print("Sollwinkel auffahrt "+str(sollwinkel))
-
- #print('Sensor Change speed'+ str( sensor_change_speed[7]))
- #if((sensors_sum>=90)):
- if((sensor_change_speed[7]<-13)&(reward[0]<247)): #&(sensors_sum>=90)
- zubringer = False
- if(not zubringer):
- weight_s1_s3 = 1
- weight_s2 = 1
- #if()
- #sollgeschwindigkeit = (50*(2.2*sensors[0]-5)/13)
- sollgeschwindigkeit = 8.5*(sensors[0]-2.3)
- if((not aufgefahren)&(sensors[7]>3.5)&(sensors[6]>3)&(sensors[5]>2)&(abstand_rechts<6)):
- abstand_rechts += 0.1#0.06
- elif(not aufgefahren):
- #sollgeschwindigkeit=130*(1-np.exp(-sensors[0]/5))
- sollgeschwindigkeit = 80 + (sensors[7]-sensors[5])*5
-
- if((sensors[2]>5)&(abstand_rechts>5)):#sensor[2]>5.5 #not aufgefahren & (abs(sensor_change_speed[1])<10)
- abstand_rechts = 5.5
- aufgefahren = True
- #print("Sensor 3 change_spped"+str(abs(sensor_change_speed[1])))
- if(aufgefahren&(abs(sensor_change_speed[1])>8)):#&(abstand_rechts>4.5)): #&
- abstand_rechts = 1#1.5 #0.3*sensor_change_speed[1]/60
- weight_s1_s3 = 0
- weight_s2 = 0
- #time.sleep(1)
- #time.sleep(0.5)
- #sollwinkel = 1.3*(dir_sum[0]+16)/13
- #print("Abstand rechts soll "+str(abstand_rechts))
- try:
- sollwinkel = 3.3*(weight_s1_s3*(sensors[1]-sensors[3])/3+weight_s2*(sensors[2]-abstand_rechts)/3)*(speed/abs(speed))#(sensors[7]-sensors[5])/13)
- except Exception as e:
- sollwinkel = 3.3*(weight_s1_s3*(sensors[1]-sensors[3])/3+weight_s2*(sensors[2]-abstand_rechts)/3)
- # print("Sensor 1 "+str(sensors[1]))
- # print("Sensor 3 "+str(sensors[3]))
- #print("Sensor 2 "+str(sensors[2]))
- #print("Sensor 7 "+str(sensors[7]))
-
-
- #print("Sollwinkel"+str(sollwinkel))
- if(sollwinkel>steering_angle):
- # print("steer_right")
- command +=("steer_right")
- elif(sollwinkel<steering_angle):
- # print("steer_left")
- command +=("steer_left")
- #print("Sollgeschwindigkeit"+str(sollgeschwindigkeit))
- if(sollgeschwindigkeit>speed):
- command += ("accelerate")
- elif((speed>0) & (sollgeschwindigkeit<speed)):
- command +=("brake")
- elif(sollgeschwindigkeit<speed):
- command +=("reverse")
-
- if(sensors_sum==0):
- command +=("reset")
- # if reward[1] < 0:
- # env.reset(0.01)
- #if speed < 50 :
- # command += ("accelerate")
-
- # if(sensorsO[1]-sensors[1]>0 ):
- # command += (",steer_left" )
- # elif(sensorsO[7]-sensors[7]>0):
- # command +=("steer_right")
- # elif ( (sensors[1] + 2 < sensors[7])&(abs(steering_angle)<3) ): #
- # command += (",steer_left" )
- # elif ( (sensors[1] > sensors[7]+2)&(abs(steering_angle)<3)): #(sensors[1] > sensors[7]+1)&
- # command +=("steer_right")
-
- # else:
- # if ((sensors[4]-sensorsO[4]>0) & (steering_angle != 0) & (sensors[6] > 2.5) & (sensors[0]>10)):
- # command +=("steer_left")
- # elif ((sensors[5]-sensorsO[5]>0) & (steering_angle != 0) & (sensors[2] > 2.5)& (sensors[0]>10)):
- # command +=("steer_right")
- #observation, reward, done, info = await env.reset(0.017)
- observationO, rewardO, doneO, infoO = observation, reward, done, info
- #print(observation)
- #print(reward)
- #print(done)
- time.sleep(0.05)
-
- if(done or (reward[1]>50)or (reward[0]<170)):
- # print(change_speed_log)
- # print(change_speed_log[:,0])
- # print(change_speed_log[:,1])
- # for i in range(1,8):
- # plt.plot(change_speed_log[:,0],change_speed_log[:,i]) # plotting by columns
- # plt.plot(change_speed_log[:,0],change_speed_log[:,[2,8]])
- # plt.legend(['Sensor 1','Sensor 7'])
- # plt.xlabel('t in Sekunden')
- # plt.ylabel('ds/dt')
- # plt.xlim(0.01,12)
- # plt.show()
- # f=open('ClientV4Changespeed.csv','ab')
- # np.savetxt(f,change_speed_log)
- # f.close()
- #break
- # f=open('ClientV7TestDone_all_maps.csv','ab')
- # np.savetxt(f,[np.append(done,reward[0])])
- # print(np.append(done,reward[0]))
- # f.close()
-
- aufgefahren = False
- zubringer = True
- observation, reward, done, info = await env.reset(step_width)
- observation, reward, done, info = await env.reset(step_width)
- if i == 100:
- break
- i+=1
-
-if __name__ == "__main__":
- nest_asyncio.apply()
- loop = asyncio.get_event_loop()
- loop.run_until_complete(main())
\ No newline at end of file