2017-12-10

Unityで強化学習しよう！ ML - Agentsのススメ

Unity

始めに

本記事はサムザップ Advent Calendar 2017 10日目の記事になります
昨日の記事は@xxxxxxxxxxさんのLua+PEGでiniをparseするでした!

今年の9月にUnity公式から強化学習ライブラリが公開されました blogs.unity3d.com

公開したてでまだ若干使い勝手の悪い部分もありますが、TensorflowSharpなどで自力で強化学習環境を構築するよりは断然楽だと思います
今回はこちらのライブラリの紹介と、それを使うために構造の解説をしていきます
環境導入であったり実際にどう学習させるかは、いくつかのサイトがサンプルを用いて説明されているので、そちらを参考にしていただければ幸いです(自分が参考にしたサイトはこちら)

Unityの公式サンプルml-agentsでAIを試す - tanaka's Programming Memo

ML-Agentsとは

先程も書きましたが、ML-AgentsはUnity内で強化学習をするためのライブラリです
Googleが公開している機械学習用ライブラリ「Tensorflow」、OpenAIが2017年に発表した強化学習アルゴリズム「PPO(Proximal Policy Optimization)」、これら2つがこのライブラリのベースとなっています
python等をこちらが組む必要はなく、普段のUnity開発の要領で学習環境などを組み上げれば強化学習が行える優れものです

ML-Agentsの構造

MLAgentsの構成は主に3種類のパートに分かれます
f:id:myudon:20171208155603p:plain
Unityのシーン内にこれら3パートを配置することで強化学習を行うことができます（BrainはAcademyの子にする）
Agent、Brain、Academy、この3パートをソースコードを交えつつ解説していきたいと思います

Agent

まず学習するのに必要な状態、行動、ルールの定義を行うパートです
例としてスーパーマリオで考えてみたいと思います
最初に状態を考えてみましょう、マリオの位置や敵の位置、キノコを所持しているか等がありますね
次に行動です、歩く、ジャンプする、状態によってはファイアボールで攻撃するなどが挙げられます
最後にルールを考えます、マリオは敵に当たってはいけないため敵に当たったときには負の報酬を、前に進めば進むほどゴールに近づいていくため正の報酬を与えてあげます
実際はこんなに単純ではないですがこのようにして学習のために機械が考えることを定義してやるのがAgentパートです

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using UnityEngine;

//簡易的なサンプル
public class AgentBase : Agent
{
    [SerializeField]
    private Transform _mario;

    /// <summary>
    /// エージェントの初期化処理です
    /// 必須ではなく、Agentを立ち上げた際に1回だけ呼ばれます
    /// </summary>
    public override void InitializeAgent()
    {

    }

    /// <summary>
    /// 状態の取得です
    /// ここで状態を定義するため、学習において必須になります
    /// Transformやコンポーネントの状態、他のオブジェクトの情報など、学習の判定に際して必要な情報を定義づけします
    /// 状態はfloat配列で渡すため、情報をfloat化してあげる必要があります
    /// </summary>
    /// <returns>エージェントの状態</returns>
    public override List<float> CollectState()
    {
        List<float> state = new List<float>();
        state.Add(_mario.position.x);
        state.Add(_mario.position.y);
        state.Add(_mario.position.z);
        return state;
    }

    /// <summary>
    /// 1ステップごとにエージェントが行う動作の定義づけです
    /// 動作を示すパラメータはfloat配列によって渡されるためそれを元に何をするかを決定していきます
    /// actionの動作タイプにもケースに分けて既定の動作をするタイプと、物理挙動など小数単位で動作が分類されるものとあるので作るものに沿って考えていく必要があります
    /// また、ここで報酬の定義を行い、その報酬によってリセットなどの処理も行います
    /// </summary>
    /// <param name="action"></param>
    public override void AgentStep(float[] action)
    {
        if (action[0] == 0)
        {
            _mario.position += new Vector3(0.5f, 0f, 0f);
        }
        else if (action[0] == 1)
        {
            _mario.position += new Vector3(-0.5f, 0f, 0f);
        }

        //敵に当たったら報酬をマイナスして、学習をリセットしてみる
        Collider[] hitObjects = Physics.OverlapBox(_mario.position, new Vector3(0.3f, 0.3f, 0.3f));
        if (hitObjects.Where(col => col.gameObject.tag == "enemy").ToArray().Length == 1)
        {
            reward = -1f;
            done = true;
        }
    }

    /// <summary>
    /// 1エピソード分の学習が終わった際にリセットしない場合に呼ばれるメソッドです
    /// 1エピソードの学習終了時に基本はリセット処理を呼びますが、設定で呼ばないようにしている場合こちらの処理を通すことができます（インスペクタで設定できます）
    /// リセット処理を行うとエピソード終了フラグもリセットされますが、こちらは残ったままになります（シーンからAgentを取り除くときなどに使用するとか）
    /// </summary>
    public override void AgentOnDone()
    {

    }

    /// <summary>
    /// Agentのリセット処理です
    /// 1エピソード分の学習が終わった後にAgentを最初の状態に戻します
    /// </summary>
    public override void AgentReset()
    {
        _mario.position = new Vector3();
    }

}

最低限状態の定義であるCollectStateと行動やルール定義を行うAgentStepさえ記述がされていればAgentは機能を果たすことができます
サンプルコードでは記述がされていませんが、正の報酬がないと基本的にはAgentはモチベーションを持って行動することができません
なのでしっかりと報酬を定義し、自分の望んだルールを正確に実装することが強化学習において大切になってきます

Brain

Brainはその名の通り行動を考える部分になります、Agentに行動を指示し制御します
Brainの行動決定には4つのタイプがあります（タイプ自体はインスペクタからいじることができます）
1つ目がExternalです、外部からの制御、いわばTensorflowから制御させるタイプです
2つ目がInternalです、強化学習によって得られた学習データによって制御させるタイプです
3つ目がPlayerです、単純にプレイヤーがコントローラーなどから制御させるタイプです
4つ目がHeuristicです、コーディングによって制御させるタイプです
以上の4タイプを用いてBrainからAgentに行動を指示していきます、基本的にはPlayerやHeuristicで環境の確認を行い、Externalで学習、Internalで学習結果の利用を行っていく流れですね
Brainに関しては特にソースを記述する必要はなく、インスペクタ上の設定で基本的には十分です

Academy

学習における環境を定義する部分です、学習ステップのスピードやエピソード単位での学習量の調整、また学習時のプレビュー設定も可能です
また、ステップごとの環境の処理やエピソードごとに環境をリセットする場合にも処理をします

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using System.Linq;

//簡易的なサンプル
public class MarioAcademy : Academy
{

    [SerializeField]
    private GameObject _mario;

    /// <summary>
    /// Academyの初期化処理です
    /// 環境を立ち上げた際に1回だけ呼ばれます
    /// </summary>
    public override void InitializeAcademy()
    {

    }

    /// <summary>
    /// 1ステップ毎に環境側が行う動作です
    /// 動的にオブジェクトを制御したり、resetParameterを使って環境状態の制御を行ったりします
    /// </summary>
    public override void AcademyStep()
    {

    }

    /// <summary>
    /// Academyのリセット処理です
    /// 1エピソード分の学習が終わった後にAcademyを最初の状態に戻します
    /// 今回は分かりやすくFindで記述しました
    /// </summary>
    public override void AcademyReset()
    {
        //敵をリセットしたり
        var enemys = GameObject.FindGameObjectsWithTag("enemy");
        foreach(GameObject enemy in enemys)
        {
            Destroy(enemy);
        }

        //ステージ情報のリセットなどもここで行うと良いでしょう
    }

}

Academyに関しては記述の必要がないときは何も書かなくても大丈夫です
上記のサンプルコードはかなり簡易的ですが、学習環境が複雑化してくるとなかなかに大変になると思います

まとめ

今回はML-Agentsで実際に強化学習をするためにUnity側が何をすればいいかを解説しました
実際は強化学習の用途などによって必要な実装部など大きく変わってくるため、その都度公式のドキュメントを参考にし実装をしていくことになります
Unityで強化学習が使えるようになることはゲーム開発のみならず、学術的な研究にも応用できるため知っておいて損はないかなと思います
今現在自分もこのML-Agentsを使って自律型AIや自動テスト機構などを開発する試みをしています、成果が出次第、また投稿します
少しでも強化学習に興味が湧いた人は、簡単なサンプルもありますので触ってみてはいかがでしょうか

2017-12-06

Unityと愉快なデバイス達

Unity

自分が昨年まで所属していた部活NITMicが今年はAdvent Calendarをやります！

adventar.org

この後も何回か書く予定ですが、とりあえず6日目を担当します
今回はUnityの開発において、どのようなデバイスを使って開発ができるかを紹介していきます
有名なデバイスから、そんなのあったんだ！みたいなものもあるかと思います
Unity初心者の方などはまずUnityで何ができるのか分からない場合も多いかと思いますので、この記事が開発のきっかけになれば幸いです

1.OculusRift,HTCVive

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まずは有名なヘッドマウントディスプレイ(HMD)であるこの2つです
用途ですが、主にはゲームをはじめとしたVRコンテンツの開発です、これを通してUnityの世界を自分の視界として捉えることができます
VR開発が盛んになり、こういったHMDが様々なコンテンツの開発で用いられるようになりましたね、値段も発売当初より安くなり企業だけでなく個人の開発者でも所持している人が多くなってきた印象です

https://www.oculus.com/

https://www.vive.com/jp/

2.LeapMotion

f:id:myudon:20171205203716j:plain
2つ目は安価で使いやすいLeapMotionです
用途ですが、簡単に言うと手のモーションを認識ですマウスやコントローラーを介せずにそのまま手をかざし、手を動かすことで直感的に操作ができちゃいます
精度は高い・・・というほどではないですが、この値段で手のモーションを認識できるのであれば十分かなと思います（執筆時点で79ドルほど）
幾つか手のジェスチャー（例えば指でタップする）の判定があらかじめ用意してあり、初心者でもある程度のことができるデバイスですね

https://www.leapmotion.com/

3.Kinect

f:id:myudon:20171205203729j:plain
3つ目は体のトラッキングデバイスで有名なKinectです
用途ですが、体のジェスチャーであったり、音声の認識です
3次元での認識することができるので、体全体を使ったゲームなどのコンテンツはもちろんのこと、体の支援システムや3次元復元といった研究分野でも大きく活躍しています
特に有名なのはモーションキャプチャーですね、ミクさんなどの３Dモデルに人間の動きを投影することでより柔軟な表現を可能にしています
(つい最近製造を終了してしまいました、サポートは継続するそうです)

https://developer.microsoft.com/ja-jp/windows/kinect

4.Muse

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4つ目は変わり種Museです
用途はここまでとは打って変わり、脳波の状態の計測です
あまり普及はしていませんがUnityをサポートしています、公式サイトに導入の説明があるのでそちらを参考にすると良いかと
脳波を計測できるため医療分野での応用であったり、念じて操作するなど一風変わったコンテンツの開発にも使えるのではないでしょうか
ドッキリするコンテンツで脳波を計測してみるのも面白いかもしれませんね

http://www.choosemuse.com/

5.Theta

f:id:myudon:20171205203731j:plain
5つ目は全天球カメラThetaです
用途は、360°範囲の画像や動画の撮影です
カメラデバイスであれば基本的にUnityは認識することができるのですが、その中でもインタラクティブなのが全天球カメラですね
動画配信であったり、パノラマ画像であったりと多くの映像コンテンツで応用されています
中でも360°映像のライブ配信機能は面白く、お祭りや星空、はたまた海の中の配信など様々なコンテンツに応用されています

https://theta360.com/ja/

6.Hololens

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6つ目は巷で話題の光学シースルーレンズであるHololensです
用途は、光学シースルーとホログラフィー技術を用いたMRコンテンツです
これを被ることで、仮想空間を映し出すのではなく、あくまでも現実空間にホログラム映像を投影することができます
MR(Mixed Reality)の名の通り現実空間を仮想空間を織り交ぜたコンテンツが作成可能で、とても未来的なデバイスだと思います（あんまり言うとxR警察に怒られるのでこのぐらいの説明で）
ただ、値段が少しネックで個人開発者（特に学生）には若干厳しいものとなっています

https://www.microsoft.com/ja-jp/hololens

7.UnlimitedHand

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7つ目は個人的に可能性を感じるUnlimitedHandです
用途は手の筋肉の動きの検出、そして電気刺激による触覚のフィードバックです
簡単に言うと手を動かして触覚や衝撃を感じ取ることができるコントローラーです、電気信号なので疑似的ではありますが触覚型のコントローラーは珍しく大変価値のあるものだと思います
仮想世界の物に触れるといった、近未来的な発想を実現させる夢のあるデバイスです

http://unlimitedhand.com/

8.Tobii

f:id:myudon:20171205203735j:plain
最後のデバイスは学術分野での活躍が目立つTobiiです
用途はアイトラッキング、視線の計測です
使えないわけではないですが、ゲームだと若干用途が限定されてしまうかなと思います
先述の通り研究分野で活躍しており、中でも行動観察の分野では多く使われている印象です（スポーツ心理学など）
視線を活かしたコンテンツは少ない印象を受けるので、何かアイデアがあれば応用してみたいですね

https://www.tobiipro.com/ja/

いかがでしたでしょうか、長くなってしまいましたが、これらが自分が開発経験があったり興味を持っているデバイス達です
勿論紹介した以外にも様々なデバイスとUnityでの開発の試みがあります
インタラクティブなデバイスとUnityは相性がよく、ゲームだけでなく様々なコンテンツ開発にも応用できるのがわかったかと思います
みなさんもデバイスを用いて、新しい発想のアウトプットをしてみてください

2017-10-14

UniRxとPhotonを用いた同期の実装

Unity UniRx

少し前からUnityの開発を手助けするライブラリとして有名になっているのがUniRxです

そしてオンラインゲームの開発エンジンとして有名なPhotonというものが存在します

今回はこの2つの軽い紹介と、実際に用いて同期ロジックを組み上げてみたものを紹介していきます

UniRx

詳しく説明するとキリがないのでかなりざっくりと説明します

イベントや非同期処理を時間を軸としてフロー化し処理することで、ReactivePrograming(RP)を実現させている実装ライブラリのことをReactiveExtensions(Rx)と呼びます

元は.Netが提供していたライブラリでしたが、様々な分野で評価され、jsやSwift、kotlin等さまざまな言語でも実装がされています

これをUnityリファレンスに向けて作ったのがUniRxというわけです

Photon

Unityをはじめとして様々なクロスプラットフォームで活躍するネットワーキングエンジンです

マルチプレイヤーでのマッチングシステムや同期などを簡単に実現することができるため、数多くのゲームで採用されています

Unityでマルチプレイヤーのゲームを作る際の定番ですね

実装

説明も軽くしたところで実装です

今回UniRxやPhotonのリファレンス自体の説明は省きますのでその点は自己補完よろしくお願いします

また、簡易的な仮実装なので実際はその開発環境や設計に沿った実装になります

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using UniRx;
using Photon;
using Events;

public class PhotonRPCManager : Photon.MonoBehaviour {

    [SerializeField]
    private PhotonView _photonView;

    public Subject<TestInfo> OnRPCTest = new Subject<TestInfo>(); // イベントストリーム

    public void TestRPC(int damage, int time, int id, TestType type)
    {
        //外部からこれを呼ぶ
        _photonView.RPC("testRPC", PhotonTargets.All, damage, time, id, type);
    }

    [PunRPC]
    private void testRPC(int damage, int time, int id, TestType type)
    {
        //実処理、イベント通知
        OnRPCTest.OnNext(new TestInfo(damage, time, id, type));
    }

}

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

namespace Events
{
    public enum TestType { enemy, self }

    public struct TestInfo
    {
        public readonly int Damage;
        public readonly int Time;
        public readonly int Id;
        public readonly TestType Type;

        public TestInfo(int damage, int time, int id, TestType type)
        {
            Damage = damage;
            Time = time;
            Id = id;
            Type = type;
        }
    }
}

まずはRPC管理側の実装です

Subjectでイベントを管理、RPCでイベントを発行していきます

今回は適当な構造体を作って発行しています

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using UniRx;
using Events;

public class TestModel : MonoBehaviour {

    [SerializeField]
    private PhotonRPCManager _manager;

    [SerializeField]
    private PhotonView _photonView;

    private int _damage = 100;
    private int _time = 10;
    private int _id = 0;

    private void Start()
    {
        _manager.OnRPCTest
            .Where(info => info.Type == TestType.self)
            .Subscribe(info => Debug.Log(string.Format("{0}:{1}:{2}", info.Damage, info.Time, info.Id)))
            .AddTo(this);
    }

    private void Update()
    {
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.A))
        {
            Debug.Log(string.Format("EnemyEvent:{0}",_id));
            _manager.TestRPC(_damage, _time, _id, TestType.enemy);
            UpdateInfo();
        }

        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.B))
        {
            Debug.Log(string.Format("SelfEvent:{0}", _id));
            _manager.TestRPC(_damage, _time, _id, TestType.self);
            UpdateInfo();
        }
    }

    private void UpdateInfo()
    {
        _damage += 100;
        _time += 10;
        _id++;
    }
}

続いて同期するモデルです、同期するモデル自体にはPhotonViewをアタッチせずに、ストリームを購読することによって同期を行います

また、購読の際にフィルタリングをかけて一部のイベントだけをトリガーとして処理するようにします、今回は仮のenumによって判定を行います

ついでにイベントも簡易的に設定しました、今回は特定のキーを叩くだけですね

今回はかなり簡易的に作っているので考慮がありませんが、フィルタリングやイベント通知に際して通知者をしっかりと設定する必要があります

（同期して生成した場合に1回のイベントを多重に呼ばせないため）

f:id:myudon:20171014040756p:plain

一応結果です、Aキーを押した場合はイベントは起きていますがフィルタリングではじかれているため処理が呼ばれません、しかしBキーを押した場合は処理が呼ばれていることがわかります

このようにして同期オブジェクト側は、適宜同期イベントをストリームから購読し同期処理を行うといった仕組みになります

簡易的かつ最低限の実装ですが、形としてはこういった感じですね

利点や問題点

まず、利点です

一番大きいのは同期処理をストリームとして処理できることでしょう

マルチプレイにおける同期処理では様々なイベントが飛び交い、それらを正しく処理していく必要があります

その際、ストリーム処理であれば、送られてきたイベントから様々な加工を施し処理を行うことができます

遅延処理や、待機処理などを手軽に柔軟にできるのでこの点では大きく助かりますね

次に問題点です

まず本質から外れた問題点ですが、単純にRxを導入するのに様々なコストがかかること

パフォーマンス面もそうですし、導入コスト自体もあります

そして設計の本質的な問題点ですが、様々なイベント処理に対応するにあたり機構が肥大化していくことです

様々なパラメータが存在し、同期イベントが増えるたびにストリームとそれに呼応したメソッドを用意していかなければなりません

共通パラメータが存在するのであれば複数イベントのストリームをまとめてしまいフィルタリングして取得することもできますが、結局ストリームが大きくなりすぎて発行するたびに無駄な記述も増えていくでしょう

これは仮組なので大した肥大化はしないように見えますが、大規模な開発形態になりRPCが複雑に絡まってくるとこういった問題は浮き彫りになってきます

以上をふまえて、開発のケースに合わせて適宜使っていきたいですね

間違っているところの指摘や、これに対するコメントなどお待ちしております

2017-09-16

UnityにおけるDIパターンとZenject

Unity

DI、プログラミングにおける大事な概念の一つです、最近ちょこちょこ言葉を聞く機会が多くなったなと感じています。（PHPなどを触る方はご存知の方が多いでしょう）

自分も最近仕事の都合で、Unity＋DIといった形態の開発をしています、まだ広まりが浅い気はしますが。

今回はその仕事の上で得た知見をまとめていこうかなと思います

DI（Dependency　Injection）

そもそもDIってなんやねん、と

DIとは「Dependency Injection」の略で、直訳すると「依存性注入」という意味になります。

ゲーム界隈ではあまり聞きなれませんが、思想自体は結構前からあるものです

最近だとポケモンGOでDI思想によるアーキテクチャが採用されていたといった事例があり、Unity界隈では今ホットになってきたのかな？って感じがあります

実はこれ直訳するのはよろしくなく、あくまでもDependencyを注入するといった方が正しいのですが・・・まぁそれはさておき

じゃあDIってのはどういうことなの？と、いくつかのサイトでも紹介されていますが簡単に言うと「オブジェクトの提供」です（提供って書くと厳密には違う気がしなくもないですけど）

ある機能があったとして、それがあるオブジェクトのメソッドなりなんなりを使って機能している、これが一番簡単な「Dependency」です

hogeクラスがhugaクラスを持っていて、ある関数をhugaクラスの関数や変数に依存して使ったり、そんな感じ

今回はどちらかというとDIパターンとはというよりDIパターンをUnityで応用してみた、という試みのメモ書きなので、分からない人は調べてみてください

DIとUnityとZenject

じゃあDIをUnityでどう使うの？と

もちろん明示的に仕組みを組んで注入することはできますが、できればスマートに、労力なくやりたい

ってことで既存のUnity用DIフレームワークを使用します

今回使用したのは「Zenject」という無料のフレームワークです

github.com

ぶっちゃけC#用のDIフレームワークってちらほらあるんですけど（NinjectとかRx制作者のやつとか）Unityをターゲットにするとなるとあんまりないんですね

その中でもZenjectはかなりいい感じに使えるかなと思ったのでまとめていこうかなと

とはいっても紹介するのは触りだけです

まずヒエラルキーにSceneContextを用意しましょう、これはInstallerを管理したりするもの、と考えてもらえば大丈夫です

ヒエラルキーにオブジェクトを追加する感じでZenject→SceneContextというメニューがあると思うので、その手順でSceneContextを用意します

SceneContextはこんな感じ

f:id:myudon:20170916151649p:plain

次にInstallerを用意します、これは所謂注入係です

適当なスクリプトにMonoInstallerを継承しておけばよいです（ここについては後で少し捕捉します）

今回は何も書きませんが、ここでInstallBindingをoverrideし、注入についての設定などをしたりします

f:id:myudon:20170916152035p:plain

これを適当なオブジェクトにアタッチしておいてください、今回はInstallerというオブジェクトを用意しました

アタッチしたら、このInstallerを先ほどのSceneContextのInstallersの部分に入れていきます

f:id:myudon:20170916152805p:plain

では次に流し込むものを用意していきましょう、今回は適当な変数を持ったモデルを用意しました

f:id:myudon:20170916152143p:plain

これを適当なオブジェクトにアタッチして、ZenjectBindingというコンポーネントをアタッチしていきます

ZenjectBindingはBindingとついているように、流し込むコンポーネントをBindするコンポーネントです、Componentsの部分に今回流し込みたいGameModelを入れることでZenject側が自動で流し込む設定を行ってくれます

f:id:myudon:20170916152415p:plain

そしてこのGameModelを提供してもらうクラスを用意します（今回はReaderとしました）

受け取りたいクラスを変数として用意して、アトリビュートで[Inject]とつけてあげます

こうすることで、Zenject側が自動でこの_modelに、Bindingで指定したGameModelを流し込んでくれるようになります

f:id:myudon:20170916153059p:plain

SceneContext,Installer,GameModel,Readerの４つのオブジェクトがそろったところででは再生をしてみます、すると！

f:id:myudon:20170916153406p:plain

流し込んだ値を取得することができました！

このようにして、Injection周りを自分で書くことなく、オブジェクトを取得できるのです

Bindするためにシーンに置いとかないといけないじゃん、動的にやるにはどうするの？という疑問がわくかと思いますが、そもそもInstallerを用いた注入はあくまでもラップされた方法であり、動的にBindして注入することも全然可能です

その際コンテナにBindしてそれを流し込む（Resolve）といった一連の流れをケースに合うように書かないといけませんが・・・、まぁそれもそんなに手間じゃないので正直シングルトン参照とかよりよっぽど散らからないと思います

また、先ほどスルーしましたがSceneContextにあるPrefabInstallerならPrefab,ScriptableObjectInstallerならScriptableObjectをBindして流し込めちゃいます

Zenject様様ですね

Unity設計におけるDI思想

ここまでDIをUnityで！みたいなことを書いてきたわけなんですが実際どう有効なのか

例えばUnityで様々なゲームモデルのパラメータを扱うとき、よくシングルトンのマネージャクラスなどで置き、そこから取得するといった方法がよく使われると思います。

確かにシングルトンは便利なんですが、実質グローバルであり、かなりの密結合だといえます

依存関係なども分かりづらくなり、オブジェクト指向的な観点からも、おや？となる部分が多くなってしまいます

そういった点で、DI思想というものはグローバルにアクセスするのではなく、あくまでモジュール単位に切り離してオブジェクトを渡せば良いため、密になる部分を減らすことができます。

より良い設計を、より柔軟な設計を、と追い求めていくならば、Unity設計において知っておいて損はないと思います（かといってなんでもかんでも注入すればいいじゃんとなってコンポーネント思想がぐらつくのはあれですが）

正直自分も学びたての設計なので、突っ込みどころがあるかと思いますが、その時はコメントでガンガン突っ込んでください、勉強になります

後、DIといえばパフォーマンス関係も気になるところで、その点においてRx制作者の方が作っていた「MicroResolver」も試してみたいところですね

github.com

長ったらしくなりましたが、ようはZenject使うと捗るよってことです

意見やコメントお待ちしております

参考にしたリンク

DIとは？DIコンテナとは？試してみた(前編)[PHP][DI] - あざらし備忘録。

DI・DIコンテナ、ちゃんと理解出来てる・・？ - Qiita

neue cc - MicroResolver - C#最速のDIコンテナライブラリと、最速を支えるメタプログラミングテクニック

2017-09-15

技術メモの始まり

最近ゲームを作っていくうえで色々な人の話を聞きます。

その中でもやはり、継続したアウトプットの力強さをひしひしと感じる機会が多いですね、毎日コミットやgitstarやアプリリリースなど・・・

そんな中で自分も少しずつ何かを発信していきたいなと思い、メモを書くことにしました

Unity中心になるかと思いますが少しでも継続して技術を発信していきたいなと思います

うどんてっくメモ

技術的なメモをまったりと

Unityで強化学習しよう！ ML - Agentsのススメ

始めに

ML-Agentsとは

ML-Agentsの構造

Agent

Brain

Academy

まとめ

Unityと愉快なデバイス達

1.OculusRift,HTCVive

2.LeapMotion

3.Kinect

4.Muse

5.Theta

6.Hololens

7.UnlimitedHand

8.Tobii

UniRxとPhotonを用いた同期の実装

UniRx

Photon

実装

利点や問題点

UnityにおけるDIパターンとZenject

DI（Dependency　Injection）

DIとUnityとZenject

Unity設計におけるDI思想

技術メモの始まり

始めに

ML-Agentsとは

ML-Agentsの構造

Agent

Brain

Academy

まとめ

1.OculusRift,HTCVive

2.LeapMotion

3.Kinect

4.Muse

5.Theta

6.Hololens

7.UnlimitedHand

8.Tobii

UniRx

Photon

実装

利点や問題点

DI（Dependency Injection）

DIとUnityとZenject

Unity設計におけるDI思想

DI（Dependency　Injection）