微软开发一款虚拟世界模拟器 可测试无人驾驶汽车
如今无人驾驶技术飞速发展，但在研发测试环节却受制于测试成本、测试时间、测试次数以及测试环境等诸多因素。日前，微软推出虚拟世界模拟器软件，有效地解决了上述问题，可以说是研发人员的福音，也可以说是无人驾驶技术的福音。
近日，微软刚刚开放了一款虚拟世界模拟器软件，名为“航空信息和机器人平台”。它旨在帮助设计师在现实条件下测试和训练无人机、无人驾驶汽车以及其他可进行自主导航的小工具，而不会破坏其昂贵的原型机。
1、最大化降低风险 探索更多可能性
为什么在虚拟世界而不是真实世界中测试无人机和其他自主导航设备？ 这主要是因为在测试过程中，自主导航软件需要通过“学习”来学会区分阴影、实心和深色的墙壁之类的事物，这时候模拟测试无疑非常实惠。 因为当搭载着先进大脑系统的无人机飞行时撞上实体墙壁等，而致使机身严重受损时，你失败的代价就会变得十分昂贵。而如果在虚拟环境中，你所损失的仅仅是用于测试的时间和电脑的电量。简而言之，通过这种逼真的虚拟环境，便可在训练设备的同时降低潜在风险。
此外，在虚拟世界中进行测试还可以增加自主导航设备的测试量和测试速度，并自主进行环境控制，进而大大提高人工智能系统的学习效率，探索现实条件下难以达成的测试类型，增加自主导航设备发展的想象空间。
微软这一项目的负责人ashish kapoor表示“你可以在这里展开许多测试，即便这些测试最终失败了也仅仅会给研发人员带来非常小的损失。但在真实世界中，我们通常很难探索到所有的可能性。但现在，模拟的环境却能够为我们提供这样一种奢侈的测试条件。”
2、逼真的模拟 可控的多样化环境
而要真正达到上述预期效果，最重要的是需要虚拟世界模拟器具有高度的精确性，否则测试便意义不大。目前这款软件的测试版已经发布在了知名开源及私有软件项目托管平台github中，它提供了阴影、反光和其他容易在现实世界中给无人驾驶设备造成困扰的环境。
具体来说，微软的这一模拟软件相较市场同类产品而言，最大的特色就是可以模拟出车辆在各种环境下行驶时所能看到的诸多细节并且极为逼真。微软表示，公司开发的这一模拟器充分利用了图形处理技术取得的进步，提供了更加逼真的场景，因此有能力精确还原包括阴影、阳光、烟雾和路面积水等环境因素。
例如，当你的无人机在一条“典型的公路上”飞行时，公路本身以及电线、树木都栩栩如生。如果你的无人机不能躲闪树枝，你很快就能发现。你还可以控制车辆将遇到什么（包括模拟出传感器数据）。
结语：非替代而是补充 机器学习的未来
“你可以将这个软件视作为一个数据生成器，如果用户有任何类型的传感器，比如气压计或者激光或雷达，他们便可以为这些感测模式生成大量的训练数据，并且利用这些数据在模拟环境中进行重复测试。”
kapoor还解释道，“当然，这个模拟器并不意味着要替代现实世界的测试，它更多的是补充，可以解释难以再现的情况或执行极端重复的测试。”
在公司的博客文章中，kapoor补充说明，该软件也可以被用来测试任何类型的自动驾驶系统，甚至不一定局限于测试硬件，未来它还可以用于机器学习领域等。
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1、最大化降低风险 探索更多可能性
为什么在虚拟世界而不是真实世界中测试无人机和其他自主导航设备？ 这主要是因为在测试过程中，自主导航软件需要通过“学习”来学会区分阴影、实心和深色的墙壁之类的事物，这时候模拟测试无疑非常实惠。 因为当搭载着先进大脑系统的无人机飞行时撞上实体墙壁等，而致使机身严重受损时，你失败的代价就会变得十分昂贵。而如果在虚拟环境中，你所损失的仅仅是用于测试的时间和电脑的电量。简而言之，通过这种逼真的虚拟环境，便可在训练设备的同时降低潜在风险。
此外，在虚拟世界中进行测试还可以增加自主导航设备的测试量和测试速度，并自主进行环境控制，进而大大提高人工智能系统的学习效率，探索现实条件下难以达成的测试类型，增加自主导航设备发展的想象空间。
微软这一项目的负责人ashish kapoor表示“你可以在这里展开许多测试，即便这些测试最终失败了也仅仅会给研发人员带来非常小的损失。但在真实世界中，我们通常很难探索到所有的可能性。但现在，模拟的环境却能够为我们提供这样一种奢侈的测试条件。”
2、逼真的模拟 可控的多样化环境
而要真正达到上述预期效果，最重要的是需要虚拟世界模拟器具有高度的精确性，否则测试便意义不大。目前这款软件的测试版已经发布在了知名开源及私有软件项目托管平台github中，它提供了阴影、反光和其他容易在现实世界中给无人驾驶设备造成困扰的环境。
具体来说，微软的这一模拟软件相较市场同类产品而言，最大的特色就是可以模拟出车辆在各种环境下行驶时所能看到的诸多细节并且极为逼真。微软表示，公司开发的这一模拟器充分利用了图形处理技术取得的进步，提供了更加逼真的场景，因此有能力精确还原包括阴影、阳光、烟雾和路面积水等环境因素。
例如，当你的无人机在一条“典型的公路上”飞行时，公路本身以及电线、树木都栩栩如生。如果你的无人机不能躲闪树枝，你很快就能发现。你还可以控制车辆将遇到什么（包括模拟出传感器数据）。
结语：非替代而是补充 机器学习的未来
“你可以将这个软件视作为一个数据生成器，如果用户有任何类型的传感器，比如气压计或者激光或雷达，他们便可以为这些感测模式生成大量的训练数据，并且利用这些数据在模拟环境中进行重复测试。”
kapoor还解释道，“当然，这个模拟器并不意味着要替代现实世界的测试，它更多的是补充，可以解释难以再现的情况或执行极端重复的测试。”
在公司的博客文章中，kapoor补充说明，该软件也可以被用来测试任何类型的自动驾驶系统，甚至不一定局限于测试硬件，未来它还可以用于机器学习领域等。
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