इस प्रोजेक्ट के बारे में

AirSim Microsoft AI & Research द्वारा विकसित ड्रोन, कारों और अन्य वाहनों के लिए एक ओपन-सोर्स, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म सिम्युलेटर है। यह मुख्य रूप से एक Unreal Engine प्लगइन के रूप में लागू किया गया है जिसे Unreal वातावरण में डाला जा सकता है, साथ ही एक प्रयोगात्मक Unity प्लगइन रिलीज़ भी उपलब्ध है। README में वर्णित प्रमुख क्षमताएँ: - सिमुलेशन फिडेलिटी: भौतिक रूप से और दृश्य रूप से यथार्थवादी सिमुलेशन, जिसमें PX4 और ArduPilot जैसे लोकप्रिय फ्लाइट कंट्रोलरों के लिए सॉफ्टवेयर-इन-द-लूप समर्थन, और PX4 के साथ हार्डवेयर-इन-द-लूप समर्थन शामिल है। - प्रोग्रामेटिक नियंत्रण: RPC पर उजागर APIs और C++, Python, C# और Java से सुलभ। ये APIs छवियों को प्राप्त करने, वाहन की स्थिति पढ़ने और वाहनों को नियंत्रित करने की अनुमति देते हैं। यही APIs एक अलग क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म लाइब्रेरी के रूप में उपलब्ध हैं ताकि कोड का परीक्षण सिमुलेशन में किया जा सके और बाद में वास्तविक वाहनों पर चलाया जा सके। - डेटा संग्रह: प्रशिक्षण डेटा को सिम्युलेटर के भीतर रिकॉर्ड बटन के माध्यम से या APIs के माध्यम से रिकॉर्ड किया जा सकता है, जिससे क्या, कहाँ और कब डेटा लॉग होता है, इस पर पूर्ण नियंत्रण मिलता है। - कंप्यूटर विज़न मोड: एक मोड जिसमें वाहन या भौतिकी नहीं होती है, जहाँ कैमरों को गहराई, विसंगति (disparity), सतह सामान्य या ऑब्जेक्ट सेगमेंटेशन छवियों को एकत्र करने के लिए मनमाने ढंग से स्थित किया जा सकता है। - मौसम प्रभाव: कॉन्फ़िगर करने योग्य मौसम विकल्प कीबोर्ड (F10) और APIs के माध्यम से सुलभ हैं। - मैनुअल नियंत्रण: ड्रोन को RC कंट्रोलर से उड़ाया जा सकता है; कारों को तीर कुंजियों से चलाया जा सकता है। आरंभ करना: Windows और Linux के लिए प्रीकंपाइल्ड बाइनरी दी जाती हैं, साथ ही Windows, Linux और macOS के लिए बिल्ड निर्देश भी दिए गए हैं। विस्तृत दस्तावेज़ीकरण बिल्ड, APIs, सेटिंग्स, इमेज APIs, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और डिज़ाइन को कवर करता है। यह परियोजना AI अनुसंधान को लक्षित करती है, जिसमें स्वायत्त वाहनों के लिए डीप लर्निंग, कंप्यूटर विज़न और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग शामिल है। यह MIT लाइसेंस के तहत जारी की गई है और इसका FSR 2017 सम्मेलन से संबंधित एक पेपर है। सामुदायिक चैनलों में GitHub Discussions और एक Facebook समूह शामिल हैं।