마이크로소프트, 자율주행차까지 드론용 VR 기반 교육 환경 확장

가상 현실은 인간을 훈련시키는 데만 좋은 것이 아닙니다. 게임 환경의 충실도가 높아짐에 따라 이제는 로봇을 훈련시키기에도 충분합니다.

우리는 XNUMX월에 Microsoft Research의 AirSim 드론 개발자가 자율 및 로봇 시스템을 쉽게 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 그들의 새로운 항공 정보학 및 로봇 공학 플랫폼은 디자이너와 개발자가 필요한 대량의 교육 데이터를 원활하게 생성할 수 있도록 현실적인 시뮬레이션과 도구를 제공했습니다. 정확한 실제 시뮬레이션을 생성하기 위해 물리학과 인식을 통합한 계산 및 그래픽의 발전을 활용합니다.

이제 Microsoft는 자율 주행 컴퓨터의 교육에도 도움이 되도록 도구를 확장했습니다.

AirSim의 새 버전에는 자동차 시뮬레이션, 새로운 환경, 프로그래밍을 용이하게 하는 API 및 연구를 바로 시작할 수 있는 즉시 실행할 수 있는 스크립트가 포함됩니다. GTA와 유사한 환경을 시뮬레이션하면 값비싼 하드웨어 플랫폼을 구축할 필요가 줄어들고, 많은 양의 데이터와 결과를 신속하게 테스트 및 벤치마킹할 수 있는 기능을 제공하고, 더 적은 리소스로 더 넓은 범위의 개발자와 연구원이 연구를 수행할 수 있습니다.

AirSim은 신호등, 공원, 호수 및 건설 현장을 포함하여 다양한 다양한 조건을 포함하는 상세한 3D 도시 환경과 함께 제공됩니다. 사용자는 도심, 준도시, 초목 및 산업 환경을 포함한 여러 유형의 이웃에서 시스템을 테스트할 수 있습니다. 시뮬레이션에는 12개 이상의 도시 블록에 걸쳐 있는 20km 이상의 주행 가능한 도로가 포함되어 있습니다.

AirSim은 인기 있는 게임 개발 도구인 Unreal Engine용 플러그인으로 개발되었습니다. 이는 자동차 시뮬레이션이 실행되는 환경과 분리되어 있음을 의미합니다. 도시 또는 시골 도로와 같은 특정 요구에 대한 환경을 만들거나 온라인에서 사용할 수 있는 다양한 환경 중에서 선택한 다음 AirSim에 놓기만 하면 됩니다. 플러그인을 사용하여 해당 환경에서 자율 주행 알고리즘을 테스트할 수 있습니다. 또한 AirSim 확장성을 통해 연구원과 개발자는 새로운 센서, 차량을 통합하거나 다른 물리 엔진을 사용할 수도 있습니다.

AirSim은 C++ 및 Python을 비롯한 다양한 언어로 사용할 수 있는 API를 제공합니다. 이를 통해 다양한 기계 학습 도구 체인과 함께 AirSim을 쉽게 사용할 수 있습니다. 예를 들어 CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)를 AirSim과 함께 사용하여 심층 강화 학습을 수행할 수 있습니다.

최신 버전은 현재 GitHub에서 오픈 소스, 플랫폼 간 제품으로 제공됩니다. Microsoft는 또한 AirSim을 컴파일된 바이너리 릴리스로 사용할 수 있도록 했습니다. 즉, 이제 Python API를 다운로드하여 호출하여 단 몇 분 만에 차량을 제어할 수 있습니다.

AirSim의 업데이트된 버전에는 공중 차량 테스트를 위한 추가 도구를 포함하여 다른 많은 기능과 개선 사항도 포함되어 있습니다. Microsoft는 설정 프로세스를 단순화하는 simple_flight라는 내장 비행 컨트롤러를 추가하여 사람들이 비행 드론을 시뮬레이션하는 것을 더 쉽게 만들었습니다. 이를 통해 임베디드 세계에서 값비싼 디버깅 및 개발 없이 제어 및 상태 추정 알고리즘을 빠르게 실험할 수 있습니다.

향후 릴리스에서 Microsoft는 새로운 센서, 더 나은 차량 물리학, 날씨 모델링 및 더욱 상세한 사실적 환경을 추가하기를 희망합니다.

프로젝트에 대해 자세히 알아보기 여기 Github에서.