NVIDIA Isaac Sim上でイメージセンサーを使い、障害物を避けて走行する自動車のプログラムをChatGPT4oと一緒に作成した。
NVIDIA Isaac Simは、ロボットシミュレーションとAIトレーニングのための強力なプラットフォームです。Nvidia Isaac はパソコンにダウンロードできる。
しかし、自分のパソコンはMacのためIsaac SIM上では行わなかった。
頭の中でロジックを考えただけである。実際に動くかどうかは分からない。
Pythonコードを使用して、モデルの読み込み、画像データの前処理、予測の計算、および障害物回避のための制御が行えるはずである。
Cuda関数を使うのでGPU装備のパソコンがあれば、シミュレーションを通じて、現実世界でのテストを行う前に様々な状況での動作を確認することができます。
プログラムの説明
制御信号の送信:
計算されたステアリング角度に基づいて、車の制御信号を生成し、それを車に送信します。これにより、車が正しい方向に進むように制御されます。
まとめ
このプログラムは、NVIDIA Isaac Simを用いてシミュレーション環境内で自動運転車が障害物を避けるための基本的なフレームワークを提供します。実際の運用では、さらに高度なアルゴリズムや追加のセンサー情報を統合することで、より精度の高い障害物回避が可能になります。
さらに考慮すべき事項：
センサーデータのノイズ対策やフィルタリング技術の導入。
モデルの精度向上のためのデータセットの拡充やトレーニング手法の最適化。