🏎️ Gran Premio MIVIA 2025 – Autonomous TORCS Agent

Progetto finale del corso Intelligenza Artificiale: Metodi ed Applicazioni
Anno accademico 2024/2025 – Università degli Studi di Salerno.

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🚀 Descrizione

Sistema di guida autonoma sviluppato in Java per il simulatore TORCS.
L’agente intelligente apprende tramite behavioral cloning, imitando un pilota umano attraverso l’osservazione delle sue azioni.

Il progetto è stato sviluppato nell’ambito del contest "Gran Premio MIVIA 2025", dove ogni veicolo compete per ottenere il tempo sul giro migliore.

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📚 Documentazione

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🧠 Architettura

• HumanDriver: modalità di raccolta dati. Registra le coppie osservazione-azione durante la guida manuale.
• AutonomousDriver: modalità autonoma mediante regole. Utilizza un classificatore addestrato per prendere decisioni in tempo reale.
• Classificatori: implementazioni custom di k-NN e KDTree.
• Moduli di supporto: normalizzazione delle feature, visualizzazione radar, utility per logging e istogrammi.

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⚙️ Utilizzo

Compilazione

./build.sh

Esecuzione client guida manuale

./humanRun.sh

Esecuzione client autonoma mediante regole

./simpleRun.sh

Esecuzione client autonoma mediante KNN

./autonomousRun.sh

📊 Valutazione

Il sistema è stato testato secondo i seguenti criteri:

• Tempo minimo per completare un giro
• Stabilità dell’agente su più tentativi
• Robustezza a situazioni nuove o leggermente diverse dal training

🎥 Video

Il progetto include un del funzionamento dell’agente in pista.

👥 Team - Gruppo 03

• Emanuele Tocci - https://github.com/emanueletocci/
• Alessio Leo - https://github.com/Al3Leo
• Claudia Montefusco - https://github.com/ClaudiaMontefusco3
• Rossella Pale - https://github.com/rossellapale