VisFly: An Efficient and Versatile Simulator for Training Vision-based Flight

要約

強化学習アルゴリズムを使用してビジョンベースの飛行ポリシーを効率的にトレーニングするように設計されたクアッドローター シミュレーターである VisFly を紹介します。
VisFly は、ユーザーフレンドリーなフレームワークとインターフェイスを提供し、Habitat-Sim のレンダリング エンジンを活用して、モーション データとセンサー データのレンダリングで 10,000 フレーム/秒を超えるフレーム レートを実現します。
シミュレーターには微分可能な物理学が組み込まれており、Gym 環境とシームレスにラップされているため、さまざまな学習アルゴリズムの簡単な実装が容易になります。
Habitat-Sim と互換性のあるオープンソース シーン データセットの直接インポートをサポートしており、多様な現実世界の環境で同時にトレーニングできるようになります。
シミュレーターを検証するために、視覚観察に依存する典型的な飛行タスクの 3 つの強化学習の例も作成します。
シミュレーターは現在 [https://github.com/SJTU-ViSYS-team/VisFly] で入手できます。

要約(オリジナル)

We present VisFly, a quadrotor simulator designed to efficiently train vision-based flight policies using reinforcement learning algorithms. VisFly offers a user-friendly framework and interfaces, leveraging Habitat-Sim’s rendering engines to achieve frame rates exceeding 10,000 frames per second for rendering motion and sensor data. The simulator incorporates differentiable physics and is seamlessly wrapped with the Gym environment, facilitating the straightforward implementation of various learning algorithms. It supports the directly importing open-source scene datasets compatible with Habitat-Sim, enabling training on diverse real-world environments simultaneously. To validate our simulator, we also make three reinforcement learning examples for typical flight tasks relying on visual observations. The simulator is now available at [https://github.com/SJTU-ViSYS-team/VisFly].

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