airsim

AirSim es un simulador multiplataforma y de código abierto para drones, automóviles y otros vehículos, desarrollado por Microsoft AI & Research. Se implementa principalmente como un complemento de Unreal Engine que puede integrarse en entornos de Unreal, aunque también existe una versión experimental como complemento de Unity. Las capacidades clave descritas en el README incluyen: - Fidelidad de simulación: simulación física y visualmente realista, con soporte de software en el bucle para controladores de vuelo populares como PX4 y ArduPilot, y soporte de hardware en el bucle con PX4. - Control programático: API expuestas mediante RPC y accesibles desde C++, Python, C# y Java. Estas API permiten obtener imágenes, leer el estado del vehículo y controlar vehículos. Las mismas API están disponibles como biblioteca multiplataforma independiente, de modo que el código puede probarse en simulación y ejecutarse después en vehículos reales. - Recopilación de datos: los datos de entrenamiento pueden registrarse mediante un botón de grabación dentro del simulador o a través de las API, lo que permite controlar qué, dónde y cuándo se registran los datos. - Modo de visión por computadora: un modo sin vehículos ni física en el que las cámaras pueden colocarse arbitrariamente para capturar imágenes de profundidad, disparidad, normales de superficie o segmentación de objetos. - Efectos meteorológicos: opciones de clima configurables accesibles mediante el teclado (F10) y las API. - Control manual: los drones pueden volarse con un controlador RC; los automóviles pueden conducirse con las teclas de flecha. Para comenzar: se ofrecen binarios precompilados para Windows y Linux, con instrucciones de compilación para Windows, Linux y macOS. La documentación detallada cubre compilación, API, configuración, API de imágenes, aprendizaje por refuerzo y diseño. El proyecto está orientado a la investigación en IA, incluidos el aprendizaje profundo, la visión por computadora y el aprendizaje por refuerzo para vehículos autónomos. Se publica bajo la Licencia MIT y tiene un artículo asociado de la conferencia FSR 2017. Los canales de la comunidad incluyen GitHub Discussions y un grupo de Facebook.