微軟升級AirSim開源平臺，要為自動駕駛保駕護航

今年年初，微軟開源了一個叫做 AirSim 的研究項目，用來測試人工智能系統的安全性。

據了解，AirSim 為研究提供現實環境、車輛動力和感知，來保證自動駕駛汽車的安全。上個月，微軟升級了 AirSim。現在，AirSim 系統已經能夠覆蓋汽車模擬器，促進無人駕駛汽車的研究和發展。最新版本的 AirSim 已經登陸 GitHub 平臺，支持開源和跨平臺操作。

同時，新版本 AirSim 還更新了許多功能，功能之一便是為空中交通工具提供額外的解決方案。在 AirSim 的幫助下，開發者可以通過一種叫做“simple_flight”的嵌入式飛行控制器，降低人們模擬無人機飛行的難度。這就讓控制和狀態估計（state estimation ）算法實驗操作更加簡單容易，無需嵌入領域昂貴的糾錯和開發程序。

用模擬器建造和測試汽車

開發自動駕駛汽車算法成本非常昂貴，需要完善的基礎設施去建造高成本硬件平臺和巨大的數據庫。

現在，微軟通過一種開放式的、以社區驅動的平臺來測試這些算法，來讓更多研究團隊從事自動駕駛汽車開發。AirSim 的新版本包括汽車模擬器、新的環境和 APIs，來修改程序和即將執行的腳本，讓工程師快速開始研究。

快速打造更豐富的環境

AirSim 擁有一個非常詳細的 3D 城市環境，其包含多種多樣的動態情景，比如交通燈、停車場、湖、建筑工地等等。用戶可以在社區的不同環境中測試系統，比如市中心、近郊地區、植被覆蓋區和工業區域。模擬環境還包含超過 12 千米的道路，延伸到 20 多個城市街區中。

AirSim 被開發成了 Unreal Engine（虛幻引擎，簡稱 UE， 是一款極為出色和流行的 3D 游戲引擎和開發工具）的插件，這就意味著汽車模擬器將與其運行的環境分離。

開發者可以打造某種特定環境（比如城市或農村道路），來滿足特定需求；或者選擇多種線上環境，來滿足多種需求；然后跳過 AirSim 插件來測試你的自動駕駛算法。AirSim 也允許研究者和開發者來結合新的傳感器和車輛，甚至使用不同的物理引擎。

促進人工智能研究

AirSim 提供能在多種計算機語言（包括 C++ 和 Python）中使用的 APIs，這樣一來，用多種機器學習工具鏈使用 AirSim 將會更加容易。

例如，開發者可以使用有 AirSim 幫助的 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK，微軟認知工具包) 來做深度增強學習。

同時，AirSim 還能與 Microsoft Azure 云計算平臺一起，擴展現數據需求量巨大的機器學習算法。此外，有了 AirSim 的幫助，你可以在短短幾分鐘內下載 Python APIs ，并讓它控制汽車。

目前，微軟已經讓 AirSim 獲得了很多團隊的支持，包括微軟自己的 Microsoft Garage 團隊，也包括人工智能圈中的其他團隊。

據雷鋒網了解，未來微軟希望加入更新的傳感器、更好的車輛物理引擎、更棒的天氣模型和更精細的現實環境，也期待團隊能夠加入，實現共同成長。

來自: 雷鋒網