Обучение беспилотных автомобилей для гонок требует сложной настройки и большого объема данных, но эта задача решается с помощью симуляторов, генерирующих синтетические данные, которые имитируют реальные условия. Синтетические данные позволяют безопасно и экономично создавать обучающие выборки любого размера, включая редкие и потенциально аварийные сценарии, что невозможно или очень дорого сделать в реальном мире.
Использование симулятора CARLA, с его открытым исходным кодом и реалистичной физикой, позволило командам сосредоточиться на разработке алгоритмов, не отвлекаясь на проблемы калибровки и интеграции реальных датчиков. Разработанный пайплайн Simularity для обучения беспилотников интегрирует несколько сред CARLA, автоматизируя вознаграждения, добавляя виртуальные лидары и используя библиотеки обучения с подкреплением, например, Ray RLLib.
Обучение с подкреплением (RL) в симуляторе CARLA позволяет агентам учиться управлять машиной, используя данные от различных датчиков. Алгоритмы, такие как PPO, применимые в непрерывном управлении, используются для обучения маневрированию, обгонам и взаимодействию с другими гоночными машинами. Применение Curriculum Learning (CL), подразумевающее пошаговое усложнение задач, позволяет агентам эффективно осваивать сложные задачи.
Виртуальные лидары, созданные на основе камер и семантической сегментации, экономят средства на дорогостоящие физические лидары. Пайплайн Simularity с использованием вида сверху как дополненной реальности упрощает процесс перехода от симуляции к реальным условиям. При этом, необходимо учитывать разницу в данных между симуляцией и реальным миром, а также применять методы адаптации домена для обеспечения работоспособности модели в реальных условиях.
Изображение носит иллюстративный характер
Использование симулятора CARLA, с его открытым исходным кодом и реалистичной физикой, позволило командам сосредоточиться на разработке алгоритмов, не отвлекаясь на проблемы калибровки и интеграции реальных датчиков. Разработанный пайплайн Simularity для обучения беспилотников интегрирует несколько сред CARLA, автоматизируя вознаграждения, добавляя виртуальные лидары и используя библиотеки обучения с подкреплением, например, Ray RLLib.
Обучение с подкреплением (RL) в симуляторе CARLA позволяет агентам учиться управлять машиной, используя данные от различных датчиков. Алгоритмы, такие как PPO, применимые в непрерывном управлении, используются для обучения маневрированию, обгонам и взаимодействию с другими гоночными машинами. Применение Curriculum Learning (CL), подразумевающее пошаговое усложнение задач, позволяет агентам эффективно осваивать сложные задачи.
Виртуальные лидары, созданные на основе камер и семантической сегментации, экономят средства на дорогостоящие физические лидары. Пайплайн Simularity с использованием вида сверху как дополненной реальности упрощает процесс перехода от симуляции к реальным условиям. При этом, необходимо учитывать разницу в данных между симуляцией и реальным миром, а также применять методы адаптации домена для обеспечения работоспособности модели в реальных условиях.
