マイクロソフトは、ドローンのVRベースのトレーニング環境を拡張して自動運転車を含める

バーチャルリアリティは、人間を訓練するのに適しているだけではありません。 ゲーム環境の忠実度が向上したため、ロボットのトレーニングにも十分対応できるようになりました。

私たちはXNUMX月にという新しいプラットフォームについて書きました MicrosoftResearchによるAirSim ドローン開発者が自律型およびロボットシステムを簡単に構築できるように設計されています。 彼らの新しいAerialInformaticsand Roboticsプラットフォームは、設計者と開発者が必要な大量のトレーニングデータをシームレスに生成するための現実的なシミュレーションとツールを提供しました。 物理学と知覚を組み込んだ計算とグラフィックスの進歩を利用して、正確な実世界のシミュレーションを作成します。

現在、マイクロソフトはツールを拡張して、自動運転コンピューターのトレーニングにも役立てています。

AirSimの新しいバージョンには、車のシミュレーション、新しい環境、プログラミングを容易にするAPI、および研究をすぐに開始するためのすぐに実行できるスクリプトが含まれています。 GTAのような環境をシミュレートすることは、高価なハードウェアプラットフォームを構築する必要性が少なくなり、大量のデータと結果を迅速にテストおよびベンチマークする機能を提供し、より少ないリソースでより幅広い開発者や研究者に研究を開放することを意味します。

AirSimには、信号機、公園、湖、建設現場など、さまざまな条件を含む詳細な3D都市環境が付属しています。 ユーザーは、ダウンタウン、準都市、植生、産業環境など、いくつかのタイプの地域でシステムをテストできます。 シミュレーションには、12以上の街区にまたがる20キロメートル以上の運転可能な道路が含まれています。

AirSimは、ゲーム開発で人気のあるツールであるUnrealEngineのプラグインとして開発されました。 これは、車のシミュレーションが実行される環境から切り離されていることを意味します。都市や地方の道路など、特定のニーズに合わせた環境を作成するか、オンラインで利用できるさまざまな環境から選択して、AirSimにドロップするだけです。その環境で自動運転アルゴリズムをテストするためのプラグイン。 AirSimの拡張性により、研究者や開発者は新しいセンサーや車両を組み込んだり、さまざまな物理エンジンを使用したりすることもできます。

AirSimは、C++やPythonなどのさまざまな言語で使用できるAPIを提供します。 これにより、AirSimをさまざまな機械学習ツールチェーンで簡単に使用できるようになります。 たとえば、AirSimでMicrosoft Cognitive Toolkit（CNTK）を使用して、深層強化学習を行うことができます。

最新バージョンは、オープンソースのクロスプラットフォーム製品としてGitHubで入手できます。 マイクロソフトはまた、AirSimをコンパイル済みのバイナリリリースとして利用できるようにしました。これは、Python APIをダウンロードして呼び出し、車両をわずか数分で制御できるようになったことを意味します。

更新されたバージョンのAirSimには、航空機をテストするための追加ツールなど、他の多くの機能と拡張機能も含まれています。 Microsoftは、セットアッププロセスを簡素化するsimple_flightと呼ばれる組み込みのフライトコントローラーを追加することで、飛行ドローンのシミュレーションを容易にしました。 これにより、組み込みの世界で高価なデバッグや開発を行うことなく、制御および状態推定アルゴリズムをすばやく実験できます。

将来のリリースでは、Microsoftは新しいセンサー、より優れた車両物理学、気象モデリング、さらに詳細な現実的な環境を追加したいと考えています。

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