AirSim 无人机竞速实验室
机器人学
2020-03-13 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
自主无人机竞速是计算机视觉、规划、状态估计与控制交叉领域中的一个极具挑战性的研究问题。我们介绍了 AirSim Drone Racing Lab，一个用于快速原型化自主算法并支持该领域机器学习研究的仿真框架，旨在减少野外机器人技术相关的时间、资金与风险。我们的框架可在多个照片级真实感环境中生成竞速赛道、编排无人机比赛，附带一套门资产，支持多种传感器模态（单目、深度、神经形态事件、光流）、不同相机模型，以及对规划、控制、计算机视觉和基于学习的算法进行基准测试。我们利用该框架在 NeurIPS 2019 上举办了基于仿真的无人机竞速比赛。比赛二进制文件可在我们的 github 仓库获取。
引用
@article{arxiv.2003.05654,
title = {AirSim Drone Racing Lab},
author = {Ratnesh Madaan and Nicholas Gyde and Sai Vemprala and Matthew Brown and Keiko Nagami and Tim Taubner and Eric Cristofalo and Davide Scaramuzza and Mac Schwager and Ashish Kapoor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.05654},
year = {2020}
}
备注
14 pages, 6 figures