Microsoft выпустила реалистичный открытый симулятор для беспилотников

Компания Microsoft опубликовала в общем доступе бета-версию симулятора, который позволяет имитировать передвижение различных беспилотников в условиях окружающего мира с высокой детализацией. Исходный код опубликован в репозитории проекта на GitHub.

Современные системы автономного передвижения нередко долгое время тестируются на закрытых полигонах, прежде чем могут начать передвигаться в реальном окружении. При этом разработчики сталкиваются с необходимостью каким-либо образом тестировать алгоритм на большом количестве тренировочных маршрутов, поэтому иногда для этой цели используются различные симуляторы.

Microsoft AirSim это кроссплатформенный проект с открытым исходным кодом на базе движка Unreal Engine. AirSim моделирует физику полета мультикоптера вплоть до вращения отдельных роторов и работает с популярными аппаратными платформами — например, Pixhawk. Программа позволяет генерировать трехмерное окружение с реалистичной физикой и внешним видом, при этом симулятор может как генерировать произвольные участки, так и загрузить уже имеющиеся другие карты, спроектированные для движка Unreal Engine.

AirSim позиционируется как инструмент для экспериментов с системами управления, которые основаны на глубоком обучении, обучении с подкреплением и машинном зрении. Программа позволяет в реальном времени получать показания с камеры и других сенсоров беспилотника, а также классифицирует объекты окружающего мира и строит карту глубины. На данный момент в симуляторе есть только поддержка мультироторных беспилотников, однако в будущем разработчики намерены добавить поддержку «беспилотников всех типов», в том числе автомобилей.

Сама по себе идея тренировки автономных систем на компьютерном окружении не нова. Например, такой метод использовала компания Ford, разработчики из MIT и исследователи из Дармштадского университета, которые в качестве платформы использовали GTA V.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.
Инопланетные пещеры предложили изучать при помощи робота с раздвижными конечностями

Он пригодится на Марсе, Луне и ледяных спутниках планет-гигантов