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微软升级AirSim开源平台,要为自动驾驶保驾护航

2017-11-22 23:03| 发布者: joejoe0332| 查看: 2678| 评论: 0|原作者: 雷锋网|来自: 雷锋网

摘要: 今年年初,微软开源了一个叫做AirSim的研究项目,用来测试人工智能系统的安全性。据了解,AirSim为研究提供现实环境、车辆动力和感知,来保证自动驾驶汽车的安全。上个月,微软升级了AirSim。现在,AirSim系统已经能 ...
今年年初,微软开源了一个叫做AirSim的研究项目,用来测试人工智能系统的安全性。

据了解,AirSim为研究提供现实环境、车辆动力和感知,来保证自动驾驶汽车的安全。上个月,微软升级了AirSim。现在,AirSim系统已经能够覆盖汽车模拟器,促进无人驾驶汽车的研究和发展。最新版本的AirSim已经登陆GitHub平台,支持开源和跨平台操作。

同时,新版本AirSim还更新了许多功能,功能之一便是为空中交通工具提供额外的解决方案。在AirSim的帮助下,开发者可以通过一种叫做“simple_flight”的嵌入式飞行控制器,降低人们模拟无人机飞行的难度。这就让控制和状态估计(state estimation )算法实验操作更加简单容易,无需嵌入领域昂贵的纠错和开发程序。

用模拟器建造和测试汽车

开发自动驾驶汽车算法成本非常昂贵,需要完善的基础设施去建造高成本硬件平台和巨大的数据库。

现在,微软通过一种开放式的、以社区驱动的平台来测试这些算法,来让更多研究团队从事自动驾驶汽车开发。AirSim的新版本包括汽车模拟器、新的环境和APIs,来修改程序和即将执行的脚本,让工程师快速开始研究。

快速打造更丰富的环境

AirSim拥有一个非常详细的3D城市环境,其包含多种多样的动态情景,比如交通灯、停车场、湖、建筑工地等等。用户可以在社区的不同环境中测试系统,比如市中心、近郊地区、植被覆盖区和工业区域。模拟环境还包含超过12千米的道路,延伸到20多个城市街区中。

AirSim被开发成了Unreal Engine(虚幻引擎,简称 UE, 是一款极为出色和流行的 3D 游戏引擎和开发工具)的插件,这就意味着汽车模拟器将与其运行的环境分离。

开发者可以打造某种特定环境(比如城市或农村道路),来满足特定需求;或者选择多种线上环境,来满足多种需求;然后跳过AirSim插件来测试你的自动驾驶算法。AirSim也允许研究者和开发者来结合新的传感器和车辆,甚至使用不同的物理引擎。

促进人工智能研究

AirSim提供能在多种计算机语言(包括C++和Python)中使用的APIs,这样一来,用多种机器学习工具链使用AirSim将会更加容易。

例如,开发者可以使用有AirSim帮助的Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK,微软认知工具包) 来做深度增强学习。

同时,AirSim还能与Microsoft Azure云计算平台一起,扩展现数据需求量巨大的机器学习算法。此外,有了AirSim的帮助,你可以在短短几分钟内下载Python APIs ,并让它控制汽车。

目前,微软已经让AirSim获得了很多团队的支持,包括微软自己的Microsoft Garage团队,也包括人工智能圈中的其他团队。

据雷锋网了解,未来微软希望加入更新的传感器、更好的车辆物理引擎、更棒的天气模型和更精细的现实环境,也期待团队能够加入,实现共同成长。

转自:雷锋网


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