Microsoft mở rộng môi trường đào tạo dựa trên VR cho máy bay không người lái để bao gồm cả ô tô tự lái

Thực tế ảo không chỉ tốt cho việc đào tạo con người. Do sự trung thực ngày càng tăng của các môi trường chơi game, giờ đây chúng đã đủ tốt để đào tạo cả rô bốt.

Vào tháng XNUMX, chúng tôi đã viết một nền tảng mới có tên là AirSim của Microsoft Research được thiết kế để giúp các nhà phát triển máy bay không người lái dễ dàng xây dựng các hệ thống tự trị và rô bốt. Nền tảng Tin học trên không và Robot mới của họ đã cung cấp mô phỏng thực tế và các công cụ cho các nhà thiết kế và nhà phát triển để tạo liền mạch lượng lớn dữ liệu đào tạo mà họ cần. Nó sử dụng những tiến bộ trong tính toán và đồ họa, kết hợp vật lý và nhận thức, để tạo ra các mô phỏng thế giới thực, chính xác.

Giờ đây, Microsoft đã mở rộng công cụ này để hỗ trợ việc đào tạo các máy tính tự lái.

Phiên bản mới của AirSim bao gồm mô phỏng ô tô, môi trường mới, API để dễ dàng lập trình và các tập lệnh sẵn sàng chạy để bắt đầu nghiên cứu của bạn. Mô phỏng môi trường giống GTA có nghĩa là ít cần phải xây dựng nền tảng phần cứng đắt tiền, cung cấp lượng lớn dữ liệu và khả năng nhanh chóng kiểm tra và đánh giá kết quả, đồng thời mở ra nghiên cứu cho nhiều nhà phát triển và nhà nghiên cứu hơn với ít tài nguyên hơn.

AirSim đi kèm với môi trường đô thị 3D chi tiết bao gồm nhiều điều kiện đa dạng, bao gồm đèn giao thông, công viên, hồ nước và công trường xây dựng. Người dùng có thể kiểm tra hệ thống của họ trong một số loại khu vực lân cận, bao gồm trung tâm thành phố, bán đô thị, thảm thực vật và môi trường công nghiệp. Mô phỏng bao gồm hơn 12 km đường có thể lái được trải dài hơn 20 khối thành phố.

AirSim đã được phát triển như một plugin cho Unreal Engine, một công cụ phổ biến để phát triển trò chơi. Điều này có nghĩa là mô phỏng ô tô được tách biệt khỏi môi trường mà nó chạy. Bạn có thể tạo môi trường cho các nhu cầu cụ thể của mình, chẳng hạn như đường thành phố hoặc nông thôn hoặc chọn từ nhiều môi trường có sẵn trực tuyến, sau đó chỉ cần thả vào AirSim plugin để kiểm tra các thuật toán tự lái của bạn trong môi trường đó. Khả năng mở rộng của AirSim cũng cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển kết hợp các cảm biến, phương tiện mới hoặc thậm chí sử dụng các động cơ vật lý khác nhau.

AirSim cung cấp các API có thể được sử dụng trong nhiều ngôn ngữ khác nhau, bao gồm cả C ++ và Python. Điều này giúp bạn dễ dàng sử dụng AirSim với nhiều loại công cụ học máy khác nhau. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (CNTK) với AirSim để thực hiện học tăng cường sâu.

Phiên bản mới nhất hiện đã có trên GitHub dưới dạng cung cấp đa nền tảng, mã nguồn mở. Microsoft cũng đã cung cấp AirSim dưới dạng bản phát hành nhị phân đã biên dịch, có nghĩa là bây giờ bạn có thể tải xuống và bắt đầu gọi các API Python của nó để điều khiển phương tiện chỉ trong vài phút.

Phiên bản cập nhật của AirSim cũng bao gồm nhiều tính năng và cải tiến khác, bao gồm các công cụ bổ sung để kiểm tra các phương tiện bay trên không. Microsoft đã giúp mọi người mô phỏng máy bay không người lái dễ dàng hơn bằng cách thêm một bộ điều khiển bay tích hợp, được gọi là simple_flight, giúp đơn giản hóa quá trình thiết lập. Điều này cho phép thử nghiệm nhanh chóng với các thuật toán ước lượng trạng thái và điều khiển mà không yêu cầu phát triển và gỡ lỗi tốn kém trong thế giới nhúng.

Trong các bản phát hành trong tương lai, Microsoft hy vọng sẽ bổ sung các cảm biến mới, vật lý xe tốt hơn, mô hình thời tiết và thậm chí là môi trường thực tế chi tiết hơn.

Tìm hiểu thêm về dự án trên Github tại đây.