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# Esempi di funzioni di DeepRacer ricompensa AWS
<a name="deepracer-reward-function-examples"></a>

Di seguito sono elencati alcuni esempi della funzione di DeepRacer ricompensa di AWS.

**Topics**
+ [Esempio 1: segui la linea centrale nelle prove a cronometro](#deepracer-reward-function-example-0)
+ [Esempio 2: rimani all'interno dei due confini nelle prove a cronometro](#deepracer-reward-function-example-1)
+ [Esempio 3: evita lo zig-zag nelle prove a cronometro](#deepracer-reward-function-example-2)
+ [Esempio 4: Rimanete su una corsia senza schiantarvi contro ostacoli fissi o veicoli in movimento](#deepracer-reward-function-example-3)

## Esempio 1: segui la linea centrale nelle prove a cronometro
<a name="deepracer-reward-function-example-0"></a>

 Questo esempio determina la distanza dell'agente dalla linea centrale e offre una ricompensa maggiore se l'agente è più vicino al centro della pista, incoraggiandolo a seguire il più possibile la linea centrale. 

```
def reward_function(params):
    '''
    Example of rewarding the agent to follow center line
    '''
    
    # Read input parameters
    track_width = params['track_width']
    distance_from_center = params['distance_from_center']

    # Calculate 3 markers that are increasingly further away from the center line
    marker_1 = 0.1 * track_width
    marker_2 = 0.25 * track_width
    marker_3 = 0.5 * track_width

    # Give higher reward if the car is closer to center line and vice versa
    if distance_from_center <= marker_1:
        reward = 1
    elif distance_from_center <= marker_2:
        reward = 0.5
    elif distance_from_center <= marker_3:
        reward = 0.1
    else:
        reward = 1e-3  # likely crashed/ close to off track

    return reward
```

## Esempio 2: rimani all'interno dei due confini nelle prove a cronometro
<a name="deepracer-reward-function-example-1"></a>

 Questo esempio offre semplicemente ricompense elevate se l'agente rimane entro i confini e consente all'agente di individuare la strada migliore per finire un giro. È facile da programmare e comprendere, ma probabilmente richiede più tempo per convergere. 

```
def reward_function(params):
    '''
    Example of rewarding the agent to stay inside the two borders of the track
    '''
    
    # Read input parameters
    all_wheels_on_track = params['all_wheels_on_track']
    distance_from_center = params['distance_from_center']
    track_width = params['track_width']
    
    # Give a very low reward by default
    reward = 1e-3

    # Give a high reward if no wheels go off the track and 
    # the car is somewhere in between the track borders 
    if all_wheels_on_track and (0.5*track_width - distance_from_center) >= 0.05:
        reward = 1.0

    # Always return a float value
    return reward
```

## Esempio 3: evita lo zig-zag nelle prove a cronometro
<a name="deepracer-reward-function-example-2"></a>

 Questo esempio incentiva l'agente a seguire la linea centrale, ma penalizza con una ricompensa inferiore se sterza troppo, il che aiuta a prevenire il movimento a zig-zag. L'agente impara a guidare senza problemi nel simulatore e probabilmente mantiene lo stesso comportamento quando viene impiegato sul veicolo fisico. 

```
def reward_function(params):
    '''
    Example of penalize steering, which helps mitigate zig-zag behaviors
    '''
    
    # Read input parameters
    distance_from_center = params['distance_from_center']
    track_width = params['track_width']
    abs_steering = abs(params['steering_angle']) # Only need the absolute steering angle

    # Calculate 3 marks that are farther and father away from the center line
    marker_1 = 0.1 * track_width
    marker_2 = 0.25 * track_width
    marker_3 = 0.5 * track_width

    # Give higher reward if the car is closer to center line and vice versa
    if distance_from_center <= marker_1:
        reward = 1.0
    elif distance_from_center <= marker_2:
        reward = 0.5
    elif distance_from_center <= marker_3:
        reward = 0.1
    else:
        reward = 1e-3  # likely crashed/ close to off track

    # Steering penality threshold, change the number based on your action space setting
    ABS_STEERING_THRESHOLD = 15 

    # Penalize reward if the car is steering too much
    if abs_steering > ABS_STEERING_THRESHOLD:
        reward *= 0.8

    return float(reward)
```

## Esempio 4: Rimanete su una corsia senza schiantarvi contro ostacoli fissi o veicoli in movimento
<a name="deepracer-reward-function-example-3"></a>

 

Questa funzione di ricompensa premia l'agente che rimane all'interno dei confini della pista e penalizza l'agente se si avvicina troppo agli oggetti che lo precedono. L'agente può spostarsi da una corsia all'altra per evitare collisioni. La ricompensa totale è una somma ponderata della ricompensa e delle penalità. L'esempio dà più peso alla penalità nel tentativo di evitare incidenti. Sperimenta con pesi medi diversi per allenarti a risultati comportamentali diversi.

 

```
import math
def reward_function(params):
    '''
    Example of rewarding the agent to stay inside two borders
    and penalizing getting too close to the objects in front
    '''
    all_wheels_on_track = params['all_wheels_on_track']
    distance_from_center = params['distance_from_center']
    track_width = params['track_width']
    objects_location = params['objects_location']
    agent_x = params['x']
    agent_y = params['y']
    _, next_object_index = params['closest_objects']
    objects_left_of_center = params['objects_left_of_center']
    is_left_of_center = params['is_left_of_center']
    # Initialize reward with a small number but not zero
    # because zero means off-track or crashed
    reward = 1e-3
    # Reward if the agent stays inside the two borders of the track
    if all_wheels_on_track and (0.5 * track_width - distance_from_center) >= 0.05:
        reward_lane = 1.0
    else:
        reward_lane = 1e-3
    # Penalize if the agent is too close to the next object
    reward_avoid = 1.0
    # Distance to the next object
    next_object_loc = objects_location[next_object_index]
    distance_closest_object = math.sqrt((agent_x - next_object_loc[0])**2 + (agent_y - next_object_loc[1])**2)
    # Decide if the agent and the next object is on the same lane
    is_same_lane = objects_left_of_center[next_object_index] == is_left_of_center
    if is_same_lane:
        if 0.5 <= distance_closest_object < 0.8:
            reward_avoid *= 0.5
        elif 0.3 <= distance_closest_object < 0.5:
            reward_avoid *= 0.2
        elif distance_closest_object < 0.3:
            reward_avoid = 1e-3  # Likely crashed
    # Calculate reward by putting different weights on
    # the two aspects above
    reward += 1.0 * reward_lane + 4.0 * reward_avoid
    return reward
```