spencerfolk/rotorpy

解決する課題

RotorPyは、マルチローター（UAV）向けに軽量なPythonベースのシミュレーション環境を提供し、現実的なエアロダイナミックな力（トルク）に焦点を当てています。研究者や学生が、エアロダイナミクスや強風が車両のダイナミクスに大きな影響を与える条件で、推定、計画、制御アルゴリズムをテストできるようにします。これらの要素は、よりシンプルなシミュレーターではしばしば無視されます。

仕組み

シミュレーターは、集約パラメータ表現を用いて、気流や風がドローンの動きにどのように影響するかをモデル化します。車両のダイナミクス、コントローラー、軌道、センサーを統合するコアシミュレーションエンジンを含みます。また、視覚ベースのポリシーや視覚オドメトリのテストのために、高速で非フォトリアリスティックなピンホールカメラセンサーも備えています。

対象者

空中ロボティクス分野の教育者や研究者、特に制御や推定アルゴリズムを開発している方、または深層学習や強化学習を用いてUAVのポリシーを訓練している方を対象としています。

ハイライト

• エアロダイナミックモデリング: 制御アルゴリズムに挑戦するため、現実的なエアロダイナミック効果と風プロファイルをシミュレートします。
• バッチシミュレーション: CPUまたはGPU上で並列化された環境をサポートし、深層学習のために大規模なデータセットを迅速に生成します。
• RL統合: 強化学習の訓練用にカスタムGymnasium環境（QuadrotorEnv）を含みます。
• ビジョンセンサー: 視覚サーボングやビジョンアルゴリズムのために、3D世界の機能を画像に投影するPinholeCameraを備えています。
• 拡張可能なアーキテクチャ: ユーザーが独自のコントローラー、軌道、風場を簡単に追加できるようにテンプレートを提供します。