Microsoft розширює навчальне середовище на основі віртуальної реальності для дронів, щоб включити в нього автономні автомобілі

Віртуальна реальність корисна не тільки для навчання людей. Завдяки підвищеній точності ігрового середовища, вони тепер достатньо хороші, щоб навіть тренувати роботів.

У лютому ми писали про нову платформу під назвою AirSim від Microsoft Research розроблений, щоб допомогти розробникам дронів легко створювати автономні та роботизовані системи. Їхня нова платформа повітряної інформатики та робототехніки забезпечила реалістичне моделювання та інструменти для дизайнерів і розробників, щоб безперешкодно генерувати велику кількість необхідних даних для навчання. Він використовує досягнення в області обчислень і графіки, включаючи фізику і сприйняття, для створення точних симуляцій у реальному світі.

Тепер Microsoft розширила інструмент, щоб допомогти в навчанні автономних комп’ютерів із автономним керуванням.

Нова версія AirSim включає моделювання автомобілів, нові середовища, API для спрощення програмування та готові до запуску сценарії, щоб почати дослідження. Симуляція середовища, схожого на GTA, означає меншу потребу в створенні дорогих апаратних платформ, надає великі обсяги даних і можливість швидкого тестування та порівняння результатів і відкриває дослідження для більш широкого кола розробників і дослідників з меншими ресурсами.

AirSim постачається з детальним тривимірним міським середовищем, яке включає різноманітні умови, включаючи світлофори, парки, озера та будівельні майданчики. Користувачі можуть протестувати свої системи в кількох типах мікрорайонів, включаючи центральні, напівміські, рослинні та промислові середовища. Симуляція містить понад 3 кілометрів доступних доріг, що охоплюють понад 12 кварталів міста.

AirSim був розроблений як плагін для Unreal Engine, популярного інструменту для розробки ігор. Це означає, що моделювання автомобіля відокремлено від середовища, в якому він працює. Ви можете створити середовище для ваших конкретних потреб, наприклад, міську чи сільську дорогу, або вибрати серед різноманітних середовищ, доступних в Інтернеті, а потім просто завантажити AirSim плагін для перевірки ваших алгоритмів самостійного водіння в цьому середовищі. Розширюваність AirSim також дозволяє дослідникам і розробникам включати нові датчики, транспортні засоби або навіть використовувати різні фізичні механізми.

AirSim надає API, які можна використовувати різними мовами, включаючи C++ та Python. Це полегшує використання AirSim з різними наборами інструментів машинного навчання. Наприклад, ви можете використовувати Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) з AirSim для глибокого навчання з підкріпленням.

Остання версія доступна зараз на GitHub як кросплатформна пропозиція з відкритим кодом. Microsoft також зробила AirSim доступною як скомпільований двійковий випуск, що означає, що тепер ви можете завантажити та почати викликати його API Python, щоб керувати транспортним засобом за лічені хвилини.

Оновлена ​​версія AirSim також включає багато інших функцій і покращень, включаючи додаткові інструменти для тестування бортових транспортних засобів. Microsoft спростила для людей моделювання літальних дронів, додавши вбудований контролер польоту під назвою simple_flight, який спрощує процес налаштування. Це дозволяє швидко експериментувати з алгоритмами керування та оцінки стану, не вимагаючи дорогого налагодження та розробки у вбудованому світі.

У майбутніх випусках Microsoft сподівається додати нові датчики, кращу фізику транспортних засобів, моделювання погоди та ще більш детальне реалістичне середовище.

Детальніше про проект на Github тут.