Microsoft amplía el entorno de entrenamiento basado en realidad virtual para drones para incluir coches autónomos

La realidad virtual no solo es buena para entrenar humanos. Debido a la mayor fidelidad de los entornos de juego, ahora son lo suficientemente buenos como para incluso entrenar robots.

En febrero escribimos sobre una nueva plataforma llamada AirSim de Microsoft Research diseñado para ayudar a los desarrolladores de drones a construir fácilmente sistemas autónomos y robóticos. Su nueva plataforma de informática aérea y robótica proporcionó simulación y herramientas realistas para que los diseñadores y desarrolladores generen sin problemas las grandes cantidades de datos de capacitación que necesitan. Hace uso de los avances en computación y gráficos, incorporando física y percepción, para crear simulaciones precisas del mundo real.

Ahora Microsoft ha ampliado la herramienta para ayudar también en la formación de ordenadores autónomos que se conducen solos.

La nueva versión de AirSim incluye simulaciones de automóviles, nuevos entornos, API para facilitar la programación y scripts listos para ejecutar para impulsar su investigación. La simulación del entorno similar a GTA significa menos necesidad de construir plataformas de hardware costosas, ofrece grandes cantidades de datos y la capacidad de probar y comparar resultados rápidamente y abre la investigación a una gama más amplia de desarrolladores e investigadores con menos recursos.

AirSim viene con un entorno urbano 3D detallado que incluye una variedad de condiciones diversas, incluidos semáforos, parques, lagos y sitios de construcción. Los usuarios pueden probar sus sistemas en varios tipos de vecindarios, incluidos entornos céntricos, semiurbanos, con vegetación e industriales. La simulación contiene más de 12 kilómetros de carreteras transitables que abarcan más de 20 manzanas de la ciudad.

AirSim se ha desarrollado como un complemento para Unreal Engine, una herramienta popular para el desarrollo de juegos. Esto significa que la simulación del automóvil está desvinculada del entorno en el que se ejecuta. Puede crear un entorno para sus necesidades específicas, como una ciudad o una carretera rural, o elegir entre una variedad de entornos disponibles en línea, y luego simplemente colocar AirSim. complemento para probar sus algoritmos de conducción autónoma en ese entorno. La extensibilidad de AirSim también permite a los investigadores y desarrolladores incorporar nuevos sensores, vehículos o incluso utilizar diferentes motores de física.

AirSim proporciona API que se pueden usar en una amplia variedad de lenguajes, incluidos C++ y Python. Esto facilita el uso de AirSim con varias cadenas de herramientas de aprendizaje automático. Por ejemplo, puede usar Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) con AirSim para realizar un aprendizaje de refuerzo profundo.

La última versión ya está disponible en GitHub como una oferta multiplataforma de código abierto. Microsoft también ha hecho que AirSim esté disponible como versión binaria compilada, lo que significa que ahora puede descargar y comenzar a llamar a sus API de Python para controlar el vehículo en solo minutos.

La versión actualizada de AirSim también incluye muchas otras características y mejoras, incluidas herramientas adicionales para probar vehículos en el aire. Microsoft facilitó la simulación de drones voladores al agregar un controlador de vuelo incorporado, llamado simple_flight, que simplifica el proceso de configuración. Esto permite una rápida experimentación con algoritmos de estimación de estado y control sin requerir una depuración y un desarrollo costosos en el mundo integrado.

En versiones futuras, Microsoft espera agregar nuevos sensores, mejor física del vehículo, modelado del clima y entornos realistas aún más detallados.

Lea más sobre el proyecto. en Github aquí.