Microsoft breidt VR-gebaseerde trainingsomgeving voor drones uit met autonome auto's

Virtual reality is niet alleen goed voor het trainen van mensen. Door de toegenomen betrouwbaarheid van spelomgevingen zijn ze nu goed genoeg om zelfs robots te trainen.

We schreven in februari over een nieuw platform genaamd AirSim door Microsoft Research ontworpen om drone-ontwikkelaars te helpen eenvoudig autonome en robotsystemen te bouwen. Hun nieuwe Aerial Informatics and Robotics-platform bood ontwerpers en ontwikkelaars realistische simulatie en tools om naadloos de grote hoeveelheden trainingsgegevens te genereren die ze nodig hebben. Het maakt gebruik van de vooruitgang op het gebied van berekeningen en grafische afbeeldingen, met inbegrip van fysica en perceptie, om nauwkeurige, real-world simulaties te creëren.

Nu heeft Microsoft de tool uitgebreid om ook te helpen bij het trainen van autonoom rijdende computers.

De nieuwe versie van AirSim bevat autosimulaties, nieuwe omgevingen, API's om het programmeren te vergemakkelijken en kant-en-klare scripts om je onderzoek een vliegende start te geven. Het simuleren van de GTA-achtige omgeving betekent minder noodzaak om dure hardwareplatforms te bouwen, levert grote hoeveelheden data en de mogelijkheid om snel resultaten te testen en benchmarken, en stelt het onderzoek open voor een breder scala aan ontwikkelaars en onderzoekers met minder middelen.

AirSim wordt geleverd met een gedetailleerde 3D-stedelijke omgeving met een verscheidenheid aan uiteenlopende omstandigheden, waaronder verkeerslichten, parken, meren en bouwplaatsen. Gebruikers kunnen hun systemen testen in verschillende soorten buurten, waaronder binnenstad, semi-stedelijke, vegetatieve en industriële omgevingen. De simulatie bevat meer dan 12 kilometer berijdbare wegen verspreid over meer dan 20 stadsblokken.

AirSim is ontwikkeld als een plug-in voor Unreal Engine, een populaire tool voor game-ontwikkeling. Dit betekent dat de autosimulatie is losgekoppeld van de omgeving waarin deze rijdt. U kunt een omgeving creëren voor uw specifieke behoeften, zoals een stad of landelijke weg, of kiezen uit een verscheidenheid aan online beschikbare omgevingen en vervolgens gewoon de AirSim inwerpen plug-in om uw zelfrijdende algoritmen in die omgeving te testen. De uitbreidbaarheid van AirSim stelt onderzoekers en ontwikkelaars ook in staat om nieuwe sensoren en voertuigen op te nemen of zelfs verschillende physics-engines te gebruiken.

AirSim biedt API's die in een groot aantal talen kunnen worden gebruikt, waaronder C++ en Python. Dit maakt het gemakkelijk om AirSim te gebruiken met verschillende toolchains voor machine learning. U kunt bijvoorbeeld Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) met AirSim gebruiken om diepgaande versterking te leren.

De nieuwste versie is nu beschikbaar op GitHub als een open-source, platformonafhankelijke aanbieding. Microsoft heeft AirSim ook beschikbaar gemaakt als gecompileerde binaire release, wat betekent dat je de Python-API's nu kunt downloaden en beginnen aan te roepen om het voertuig in slechts enkele minuten te besturen.

De bijgewerkte versie van AirSim bevat ook vele andere functies en verbeteringen, waaronder extra tools voor het testen van voertuigen in de lucht. Microsoft heeft het voor mensen gemakkelijker gemaakt om vliegende drones te simuleren door een ingebouwde vluchtcontroller toe te voegen, genaamd simple_flight, die het installatieproces vereenvoudigt. Hierdoor kan snel worden geëxperimenteerd met controle- en toestandsschattingsalgoritmen zonder dat dure foutopsporing en ontwikkeling in de embedded wereld nodig is.

In toekomstige releases hoopt Microsoft nieuwe sensoren, betere voertuigfysica, weersmodellering en nog gedetailleerdere realistische omgevingen toe te voegen.

Lees meer over het project op Github hier.