Microsoft rozszerza środowisko szkoleniowe oparte na VR dla dronów o samochody autonomiczne

Rzeczywistość wirtualna jest dobra nie tylko do szkolenia ludzi. Ze względu na zwiększoną wierność środowisk gier, są teraz wystarczająco dobre, aby nawet szkolić roboty.

W lutym pisaliśmy o nowej platformie o nazwie AirSim firmy Microsoft Research zaprojektowany, aby pomóc twórcom dronów w łatwym tworzeniu systemów autonomicznych i zrobotyzowanych. Ich nowa platforma informatyki lotniczej i robotyki zapewniła projektantom i programistom realistyczną symulację i narzędzia do bezproblemowego generowania dużych ilości potrzebnych im danych szkoleniowych. Wykorzystuje postęp w obliczeniach i grafice, włączając fizykę i percepcję, do tworzenia dokładnych symulacji w świecie rzeczywistym.

Teraz Microsoft rozszerzył narzędzie, aby pomóc także w szkoleniu autonomicznych komputerów samojezdnych.

Nowa wersja AirSim zawiera symulacje samochodów, nowe środowiska, interfejsy API ułatwiające programowanie i gotowe do uruchomienia skrypty ułatwiające rozpoczęcie badań. Symulowanie środowiska podobnego do GTA oznacza mniejszą potrzebę budowania drogich platform sprzętowych, dostarcza duże ilości danych oraz możliwość szybkiego testowania i porównywania wyników, a także otwiera badania dla szerszego grona programistów i badaczy dysponujących mniejszymi zasobami.

AirSim zawiera szczegółowe środowisko miejskie 3D, które obejmuje różnorodne warunki, w tym sygnalizację świetlną, parki, jeziora i place budowy. Użytkownicy mogą testować swoje systemy w kilku typach osiedli, w tym w środowiskach śródmiejskich, podmiejskich, wegetacyjnych i przemysłowych. Symulacja obejmuje ponad 12 kilometrów dróg, którymi można jeździć, obejmujących ponad 20 bloków miejskich.

AirSim został opracowany jako wtyczka do Unreal Engine, popularnego narzędzia do tworzenia gier. Oznacza to, że symulacja samochodu jest oddzielona od środowiska, w którym działa. Możesz stworzyć środowisko dostosowane do swoich konkretnych potrzeb, takie jak droga miejska lub wiejska, lub wybrać spośród różnych środowisk dostępnych online, a następnie po prostu wrzucić AirSim wtyczka do testowania własnych algorytmów jazdy w tym środowisku. Rozszerzalność AirSim pozwala również naukowcom i programistom na włączanie nowych czujników, pojazdów, a nawet używanie różnych silników fizycznych.

AirSim zapewnia interfejsy API, które mogą być używane w wielu różnych językach, w tym C++ i Python. Ułatwia to korzystanie z AirSim z różnymi łańcuchami narzędzi uczenia maszynowego. Na przykład możesz użyć Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) z AirSim, aby przeprowadzić głębokie uczenie ze wzmocnieniem.

Najnowsza wersja jest już dostępna w serwisie GitHub jako oferta międzyplatformowa typu open source. Microsoft udostępnił również AirSim jako skompilowane wydanie binarne, co oznacza, że ​​możesz teraz pobrać i zacząć wywoływać jego interfejsy API Pythona w celu kontrolowania pojazdu w ciągu kilku minut.

Zaktualizowana wersja AirSim zawiera również wiele innych funkcji i ulepszeń, w tym dodatkowe narzędzia do testowania pojazdów latających. Microsoft ułatwił ludziom symulowanie latających dronów, dodając wbudowany kontroler lotu o nazwie simple_flight, który upraszcza proces konfiguracji. Pozwala to na szybkie eksperymentowanie z algorytmami sterowania i szacowania stanu bez konieczności kosztownego debugowania i rozwoju w środowisku wbudowanym.

W przyszłych wydaniach Microsoft ma nadzieję dodać nowe czujniki, lepszą fizykę pojazdów, modelowanie pogody i jeszcze bardziej szczegółowe realistyczne środowiska.

Przeczytaj więcej o projekcie na Github tutaj.