Microsoft расширяет среду обучения дронов на основе виртуальной реальности, включив в нее автономные автомобили

Виртуальная реальность хороша не только для обучения людей. Из-за повышенной точности игровых сред они теперь достаточно хороши даже для обучения роботов.

В феврале мы писали о новой платформе под названием AirSim от Microsoft Research разработан, чтобы помочь разработчикам дронов легко создавать автономные и роботизированные системы. Их новая платформа аэроинформатики и робототехники предоставила дизайнерам и разработчикам реалистичное моделирование и инструменты для беспрепятственного создания больших объемов необходимых им обучающих данных. Он использует достижения в области вычислений и графики, включая физику и восприятие, для создания точных симуляций реального мира.

Теперь Microsoft расширила инструмент, чтобы также помочь в обучении автономных компьютеров с автоматическим управлением.

Новая версия AirSim включает в себя симуляторы автомобилей, новые среды, API-интерфейсы для упрощения программирования и готовые к запуску сценарии для быстрого начала ваших исследований. Моделирование среды, подобной GTA, означает меньшую потребность в создании дорогостоящих аппаратных платформ, предоставление больших объемов данных и возможность быстрого тестирования и сравнительного анализа результатов, а также открытие исследований для более широкого круга разработчиков и исследователей с меньшими ресурсами.

AirSim поставляется с подробной трехмерной городской средой, которая включает в себя множество разнообразных условий, включая светофоры, парки, озера и строительные площадки. Пользователи могут тестировать свои системы в нескольких типах районов, в том числе в центре города, пригородах, растительности и промышленных средах. Симуляция содержит более 3 километров проезжих дорог, охватывающих более 12 городских кварталов.

AirSim был разработан как плагин для Unreal Engine, популярного инструмента для разработки игр. Это означает, что симуляция автомобиля отделена от среды, в которой он работает. Вы можете создать среду для своих конкретных нужд, например, городскую или сельскую дорогу, или выбрать из множества сред, доступных в Интернете, а затем просто запустите AirSim. плагин для тестирования ваших алгоритмов автономного вождения в этой среде. Расширяемость AirSim также позволяет исследователям и разработчикам включать новые датчики, транспортные средства или даже использовать различные физические движки.

AirSim предоставляет API-интерфейсы, которые можно использовать на самых разных языках, включая C++ и Python. Это упрощает использование AirSim с различными наборами инструментов машинного обучения. Например, вы можете использовать Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) с AirSim для глубокого обучения с подкреплением.

Последняя версия уже доступна на GitHub как кроссплатформенное предложение с открытым исходным кодом. Microsoft также сделала AirSim доступным в виде скомпилированного бинарного релиза, а это значит, что теперь вы можете загрузить и начать вызывать его API-интерфейсы Python для управления транспортным средством всего за несколько минут.

Обновленная версия AirSim также включает множество других функций и улучшений, в том числе дополнительные инструменты для тестирования бортовых транспортных средств. Microsoft упростила для людей имитацию летающих дронов, добавив встроенный контроллер полета под названием simple_flight, который упрощает процесс настройки. Это позволяет быстро экспериментировать с алгоритмами управления и оценки состояния, не требуя дорогостоящей отладки и разработки во встраиваемом мире.

В будущих выпусках Microsoft надеется добавить новые датчики, улучшенную физику транспортных средств, моделирование погоды и еще более детальное реалистичное окружение.

Узнать больше о проекте на Github здесь.