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时间:2019-12-06 23:23:00 作者:环亚客户端 浏览量:97322

ag一直维护  微软公司开发的AirSim(人工智能模拟器)已经扩展到无人驾驶汽车的研究领域。目前,该公司宣布其AirSim系统将用于测试车辆人工智能系统的安全性。

微软AirSim将测试无人驾驶汽车安全性

  微软公司开发的AirSim(人工智能模拟器)已经扩展到无人驾驶汽车的研究领域。目前,该公司宣布其AirSim系统将用于测试车辆人工智能系统的安全性。

,见下图

  该平台是一个开放的社区驱动系统,专为测试算法而设计。据外媒Smart2Zero报道,平台提供了一组详细的城市三维环境图,为使安全性能得到充分测试,里面的条件可以任意变化,包括红绿灯、公园、湖泊、建筑工地等城市景观的变化。开发人员也可能将系统在各种各样的社区进行测试,如市中心、郊区、农村和建成的工业环境等。

,见下图

  微软开发并开源了AirSim(航空信息系统和机器人平台),一个无人机和机器人的人工智能模拟器。这个模拟器基于游戏开发工具套件“虚幻引擎”(Unreal Engine)而构建,增加了对机器人平台(如机器人操作系统ROS)的支持。首先提供给无人机的设计者,以评估安全特性。目前,该模拟器创造了一个高还原的逼真虚拟环境,以研究无人驾驶汽车在真实世界中是如何行驶的,重点仍然是安全性的评估。

  微软开发并开源了AirSim(航空信息系统和机器人平台),一个无人机和机器人的人工智能模拟器。这个模拟器基于游戏开发工具套件“虚幻引擎”(Unreal Engine)而构建,增加了对机器人平台(如机器人操作系统ROS)的支持。首先提供给无人机的设计者,以评估安全特性。目前,该模拟器创造了一个高还原的逼真虚拟环境,以研究无人驾驶汽车在真实世界中是如何行驶的,重点仍然是安全性的评估。

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  微软开发并开源了AirSim(航空信息系统和机器人平台),一个无人机和机器人的人工智能模拟器。这个模拟器基于游戏开发工具套件“虚幻引擎”(Unreal Engine)而构建,增加了对机器人平台(如机器人操作系统ROS)的支持。首先提供给无人机的设计者,以评估安全特性。目前,该模拟器创造了一个高还原的逼真虚拟环境,以研究无人驾驶汽车在真实世界中是如何行驶的,重点仍然是安全性的评估。

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ag一直维护  该平台是一个开放的社区驱动系统,专为测试算法而设计。据外媒Smart2Zero报道,平台提供了一组详细的城市三维环境图,为使安全性能得到充分测试,里面的条件可以任意变化,包括红绿灯、公园、湖泊、建筑工地等城市景观的变化。开发人员也可能将系统在各种各样的社区进行测试,如市中心、郊区、农村和建成的工业环境等。

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  该平台是一个开放的社区驱动系统,专为测试算法而设计。据外媒Smart2Zero报道,平台提供了一组详细的城市三维环境图,为使安全性能得到充分测试,里面的条件可以任意变化,包括红绿灯、公园、湖泊、建筑工地等城市景观的变化。开发人员也可能将系统在各种各样的社区进行测试,如市中心、郊区、农村和建成的工业环境等。

  该平台是一个开放的社区驱动系统,专为测试算法而设计。据外媒Smart2Zero报道,平台提供了一组详细的城市三维环境图,为使安全性能得到充分测试,里面的条件可以任意变化,包括红绿灯、公园、湖泊、建筑工地等城市景观的变化。开发人员也可能将系统在各种各样的社区进行测试,如市中心、郊区、农村和建成的工业环境等。

  微软公司开发的AirSim(人工智能模拟器)已经扩展到无人驾驶汽车的研究领域。目前,该公司宣布其AirSim系统将用于测试车辆人工智能系统的安全性。

  微软公司开发的AirSim(人工智能模拟器)已经扩展到无人驾驶汽车的研究领域。目前,该公司宣布其AirSim系统将用于测试车辆人工智能系统的安全性。

  另外,由于模拟汽车与其驾驶环境是分开的,因此开发者能够构建适合于被测试车辆的环境。AirSim也允许用户添加新的传感器或车辆类型到最终模拟实验中。微软计划通过不同的传感器、具有更好物理特征的汽车,气象建模以及更多的现实环境来进一步扩展AirSim。

  AirSim的应用程序编程接口也支持其它类型的语言。这意味着它可以与不同的机器学习工具结合使用。AirSim还将与Microsoft Azure(微软创建的一个综合性云服务平台,用于构建、测试、部署和管理应用程序和服务的云计算服务)一起运行,目的是为了扩大机器学习算法的训练。

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  AirSim的应用程序编程接口也支持其它类型的语言。这意味着它可以与不同的机器学习工具结合使用。AirSim还将与Microsoft Azure(微软创建的一个综合性云服务平台,用于构建、测试、部署和管理应用程序和服务的云计算服务)一起运行,目的是为了扩大机器学习算法的训练。

  另外,由于模拟汽车与其驾驶环境是分开的,因此开发者能够构建适合于被测试车辆的环境。AirSim也允许用户添加新的传感器或车辆类型到最终模拟实验中。微软计划通过不同的传感器、具有更好物理特征的汽车,气象建模以及更多的现实环境来进一步扩展AirSim。

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微软AirSim将测试无人驾驶汽车安全性

  AirSim的应用程序编程接口也支持其它类型的语言。这意味着它可以与不同的机器学习工具结合使用。AirSim还将与Microsoft Azure(微软创建的一个综合性云服务平台,用于构建、测试、部署和管理应用程序和服务的云计算服务)一起运行,目的是为了扩大机器学习算法的训练。

微软AirSim将测试无人驾驶汽车安全性

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1.  该平台是一个开放的社区驱动系统,专为测试算法而设计。据外媒Smart2Zero报道,平台提供了一组详细的城市三维环境图,为使安全性能得到充分测试,里面的条件可以任意变化,包括红绿灯、公园、湖泊、建筑工地等城市景观的变化。开发人员也可能将系统在各种各样的社区进行测试,如市中心、郊区、农村和建成的工业环境等。

  AirSim的应用程序编程接口也支持其它类型的语言。这意味着它可以与不同的机器学习工具结合使用。AirSim还将与Microsoft Azure(微软创建的一个综合性云服务平台,用于构建、测试、部署和管理应用程序和服务的云计算服务)一起运行,目的是为了扩大机器学习算法的训练。

  微软开发并开源了AirSim(航空信息系统和机器人平台),一个无人机和机器人的人工智能模拟器。这个模拟器基于游戏开发工具套件“虚幻引擎”(Unreal Engine)而构建,增加了对机器人平台(如机器人操作系统ROS)的支持。首先提供给无人机的设计者,以评估安全特性。目前,该模拟器创造了一个高还原的逼真虚拟环境,以研究无人驾驶汽车在真实世界中是如何行驶的,重点仍然是安全性的评估。

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  该平台是一个开放的社区驱动系统,专为测试算法而设计。据外媒Smart2Zero报道,平台提供了一组详细的城市三维环境图,为使安全性能得到充分测试,里面的条件可以任意变化,包括红绿灯、公园、湖泊、建筑工地等城市景观的变化。开发人员也可能将系统在各种各样的社区进行测试,如市中心、郊区、农村和建成的工业环境等。

  AirSim的应用程序编程接口也支持其它类型的语言。这意味着它可以与不同的机器学习工具结合使用。AirSim还将与Microsoft Azure(微软创建的一个综合性云服务平台,用于构建、测试、部署和管理应用程序和服务的云计算服务)一起运行,目的是为了扩大机器学习算法的训练。

微软AirSim将测试无人驾驶汽车安全性

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  AirSim的应用程序编程接口也支持其它类型的语言。这意味着它可以与不同的机器学习工具结合使用。AirSim还将与Microsoft Azure(微软创建的一个综合性云服务平台,用于构建、测试、部署和管理应用程序和服务的云计算服务)一起运行,目的是为了扩大机器学习算法的训练。

  微软公司开发的AirSim(人工智能模拟器)已经扩展到无人驾驶汽车的研究领域。目前,该公司宣布其AirSim系统将用于测试车辆人工智能系统的安全性。

  AirSim的应用程序编程接口也支持其它类型的语言。这意味着它可以与不同的机器学习工具结合使用。AirSim还将与Microsoft Azure(微软创建的一个综合性云服务平台,用于构建、测试、部署和管理应用程序和服务的云计算服务)一起运行,目的是为了扩大机器学习算法的训练。

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  该平台是一个开放的社区驱动系统,专为测试算法而设计。据外媒Smart2Zero报道,平台提供了一组详细的城市三维环境图,为使安全性能得到充分测试,里面的条件可以任意变化,包括红绿灯、公园、湖泊、建筑工地等城市景观的变化。开发人员也可能将系统在各种各样的社区进行测试,如市中心、郊区、农村和建成的工业环境等。

  微软公司开发的AirSim(人工智能模拟器)已经扩展到无人驾驶汽车的研究领域。目前,该公司宣布其AirSim系统将用于测试车辆人工智能系统的安全性。

  微软公司开发的AirSim(人工智能模拟器)已经扩展到无人驾驶汽车的研究领域。目前,该公司宣布其AirSim系统将用于测试车辆人工智能系统的安全性。

  AirSim的应用程序编程接口也支持其它类型的语言。这意味着它可以与不同的机器学习工具结合使用。AirSim还将与Microsoft Azure(微软创建的一个综合性云服务平台,用于构建、测试、部署和管理应用程序和服务的云计算服务)一起运行,目的是为了扩大机器学习算法的训练。

  AirSim的应用程序编程接口也支持其它类型的语言。这意味着它可以与不同的机器学习工具结合使用。AirSim还将与Microsoft Azure(微软创建的一个综合性云服务平台,用于构建、测试、部署和管理应用程序和服务的云计算服务)一起运行,目的是为了扩大机器学习算法的训练。

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