Microsoft memperluas lingkungan pelatihan berbasis VR untuk drone untuk menyertakan mobil otonom

Realitas virtual tidak hanya baik untuk melatih manusia. Karena peningkatan kesetiaan lingkungan game, mereka sekarang cukup baik bahkan untuk melatih robot.

Kami menulis pada bulan Februari dari platform baru yang disebut AirSim oleh Microsoft Research dirancang untuk membantu pengembang drone dengan mudah membangun sistem otonom dan robotik. Platform Informatika dan Robotika Udara baru mereka menyediakan simulasi dan alat yang realistis bagi desainer dan pengembang untuk menghasilkan sejumlah besar data pelatihan yang mereka butuhkan dengan mulus. Itu memanfaatkan kemajuan dalam komputasi dan grafik, menggabungkan fisika dan persepsi, untuk membuat simulasi dunia nyata yang akurat.

Sekarang Microsoft telah memperluas alat untuk juga membantu dalam pelatihan komputer self-driving otonom.

Versi baru AirSim mencakup simulasi mobil, lingkungan baru, API untuk memudahkan pemrograman, dan skrip yang siap dijalankan untuk memulai penelitian Anda. Mensimulasikan lingkungan seperti GTA berarti lebih sedikit kebutuhan untuk membangun platform perangkat keras yang mahal, memberikan data dalam jumlah besar dan kemampuan untuk menguji dan membandingkan hasil dengan cepat dan membuka penelitian untuk pengembang dan peneliti yang lebih luas dengan sumber daya yang lebih sedikit.

AirSim hadir dengan lingkungan perkotaan 3D terperinci yang mencakup berbagai kondisi yang beragam, termasuk lampu lalu lintas, taman, danau, dan lokasi konstruksi. Pengguna dapat menguji sistem mereka di beberapa jenis lingkungan, termasuk pusat kota, semi-perkotaan, vegetasi dan lingkungan industri. Simulasi berisi lebih dari 12 kilometer jalan yang dapat dilalui yang mencakup lebih dari 20 blok kota.

AirSim telah dikembangkan sebagai plugin untuk Unreal Engine, alat populer untuk pengembangan game. Ini berarti simulasi mobil dipisahkan dari lingkungan tempat ia berjalan. Anda dapat membuat lingkungan untuk kebutuhan spesifik Anda, seperti jalan kota atau pedesaan, atau memilih dari berbagai lingkungan yang tersedia secara online, lalu cukup masukkan AirSim plugin untuk menguji algoritme self-driving Anda di lingkungan itu. Ekstensibilitas AirSim juga memungkinkan peneliti dan pengembang untuk menggabungkan sensor baru, kendaraan atau bahkan menggunakan mesin fisika yang berbeda.

AirSim menyediakan API yang dapat digunakan dalam berbagai bahasa, termasuk C++ dan Python. Ini memudahkan penggunaan AirSim dengan berbagai rantai alat pembelajaran mesin. Misalnya, Anda dapat menggunakan Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) dengan AirSim untuk melakukan pembelajaran penguatan mendalam.

Versi terbaru sekarang tersedia di GitHub sebagai sumber terbuka, penawaran lintas platform. Microsoft juga telah membuat AirSim tersedia sebagai rilis biner terkompilasi, yang berarti Anda sekarang dapat mengunduh dan mulai memanggil API Python-nya untuk mengontrol kendaraan hanya dalam hitungan menit.

Versi AirSim yang diperbarui juga mencakup banyak fitur dan peningkatan lainnya, termasuk alat tambahan untuk menguji kendaraan udara. Microsoft mempermudah orang untuk mensimulasikan drone terbang dengan menambahkan pengontrol penerbangan bawaan, yang disebut simple_flight, yang menyederhanakan proses penyiapan. Hal ini memungkinkan eksperimen cepat dengan algoritme kontrol dan estimasi keadaan tanpa memerlukan debugging dan pengembangan yang mahal di dunia tertanam.

Dalam rilis mendatang, Microsoft berharap dapat menambahkan sensor baru, fisika kendaraan yang lebih baik, pemodelan cuaca, dan bahkan lingkungan realistis yang lebih detail.

Baca lebih lanjut tentang proyek ini di Github di sini.