Denna rapport jämför prestandan mellan state-of-the-art AI-botar i racing spelet TORCS och en AI-bot som kör med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk (ANN-bot). ANN-boten, som implementerades som en del av arbetet, använder en feedforward arkitektur och backpropagation för inlärning. Ett separat program som användes för att träna det neurala nätverket med träningdata som spelats in från TORCS implementerades också. Som state-of-the-art AI-botar användes AI-botar som har använts i en tävling. De fyra AI-botarna testades på åtta olika banor och data om hur lång tid varje varv tog och hur snabbt AI-botarna körde sparades och sammanställdes.

Denna rapport jämför prestandan mellan state-of-the-art AI-botar i racing spelet TORCS och en AI-bot som kör med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk (ANN-bot). ANN-boten, som implementerades som en del av arbetet, använder en feedforward arkitektur och backpropagation för inlärning. Ett separat program som användes för att träna det neurala nätverket med träningdata som spelats in från TORCS implementerades också. Som state-of-the-art AI-botar användes AI-botar som har använts i en tävling. De fyra AI-botarna testades på åtta olika banor och data om hur lång tid varje varv tog och hur snabbt AI-botarna körde sparades och sammanställdes. Resultaten visar att på banorna som ANN-boten klarar av att köra runt så är ANN-boten snabbare än en den långsamaste state-of-the-art boten, men ANNboten klara inte av majoriteten av banorna som den testades på.

Artificiella neurala nätverk (ANN) kan användas för att lära och efterlikna olika beteenden. I det här projektet används ANN för att kontrollera en bil i en simulatormiljö genom att lära upp nätverken med mänskliga exempel. Syftet med projektet är att ta reda på vilken kombination av parametrar det är som gör att en bil kan kontrolleras av ANN med ett bra resultat. Detta undersöks genom att skapa åtta olika artificiella förare som representerar olika kombinationer av parametrar och sedan jämföra förarnas beteende och resultat för att se vilken förare som klarar sig bäst. På så vis är det sedan möjligt att härleda vilken kombination av parametrar som är den bästa för att kontrollera en bil med ANN.