微軟將基於 VR 的無人機訓練環境擴展到自動駕駛汽車

虛擬現實不僅有利於訓練人類。 由於遊戲環境保真度的提高，它們現在甚至可以訓練機器人。

我們在二月份寫了一個名為的新平台 微軟研究院的 AirSim 旨在幫助無人機開發人員輕鬆構建自主和機器人系統。 他們新的航空信息學和機器人平台為設計人員和開發人員提供了逼真的模擬和工具，以無縫生成他們需要的大量訓練數據。 它利用計算和圖形方面的進步，結合物理和感知，創建準確的真實世界模擬。

現在微軟已經擴展了該工具，以幫助訓練自動駕駛計算機。

新版本的 AirSim 包括汽車模擬、新環境、簡化編程的 API 和可立即運行的腳本以啟動您的研究。 模擬類似 GTA 的環境意味著更少需要構建昂貴的硬件平台、提供大量數據以及快速測試和基準測試結果的能力，並以更少的資源向更廣泛的開發人員和研究人員開放研究。

AirSim 帶有詳細的 3D 城市環境，包括各種不同的條件，包括交通信號燈、公園、湖泊和建築工地。 用戶可以在多種類型的社區中測試他們的系統，包括市中心、半城市、植被和工業環境。 該模擬包含超過 12 公里的可行駛道路，跨越 20 多個街區。

AirSim 已被開發為 Unreal Engine 的插件，這是一種流行的遊戲開發工具。 這意味著汽車模擬與它運行的環境解耦。您可以為您的特定需求創建一個環境，​​例如城市或鄉村道路，或者從在線提供的各種環境中進行選擇，然後只需放入 AirSim用於在該環境中測試您的自動駕駛算法的插件。 AirSim 的可擴展性還允許研究人員和開發人員整合新的傳感器、車輛，甚至使用不同的物理引擎。

AirSim 提供可用於多種語言的 API，包括 C++ 和 Python。 這使得將 AirSim 與各種機器學習工具鏈一起使用變得很容易。 例如，您可以使用 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和 AirSim 進行深度強化學習。

最新版本現已作為開源跨平台產品在 GitHub 上提供。 微軟還將 AirSim 作為編譯後的二進製版本提供，這意味著您現在可以在幾分鐘內下載並開始調用其 Python API 來控制車輛。

AirSim 的更新版本還包括許多其他功能和增強功能，包括用於測試機載車輛的附加工具。 微軟通過添加一個名為 simple_flight 的內置飛行控制器，簡化了設置過程，讓人們更容易模擬飛行無人機。 這允許對控制和狀態估計算法進行快速實驗，而無需在嵌入式世界中進行昂貴的調試和開發。

在未來的版本中，微軟希望添加新的傳感器、更好的車輛物理、天氣建模以及更詳細的真實環境。

閱讀有關該項目的更多信息 在 Github 上.