重磅发布！RflySim Cloud 智能算法云仿真平台亮相，助力大规模集群算法高效训练

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RflySim Cloud智能算法云仿真平台（以下简称RflySim Cloud平台）是由卓翼智能及飞思实验室为无人平台集群算法验证、大规模博弈对抗仿真、人工智能模型训练等前沿研究领域研发的平台。主要由环境仿真模块、物理效应计算模块、多智能体仿真模块、分布式网络通信模块、可视化渲染模块等部分组成，支持公有云和私有云部署，是集大规模精细化模型仿真模拟与多类型智能算法在线开发、调试、训练于一体的综合平台。

一. 平台概述及功能
基于实物装备传统算法验证手段存在准备时间长、成本高、效率低，尤其在无人集群大规模博弈对抗领域存在对硬件算力要求高、开发环境不完善、训练效率低且训练结果可信度低等问题，急需构建大规模集群训练仿真平台，在仿真平台里对真实环境、真实装备进行等效模拟，建立一对一映射，最终无人系统算法可以在平行仿真训练系统中进行验证、学习及训练，RflySim Cloud平台由此诞生。
RflySim Cloud平台可按照典型验证场景要求构建孪生级仿真环境，按照精细化模型要求构建动力学物理模型，产生无人系统训练数据，基于分布式网络通信框架与智能算法交互，支撑百架级以上无人装备智能算法训练。研究者和开发者能够通过可视化直观了解仿真态势，可预先结合训练目的来标定评价指标，进而仿真平台依据评价标准对决策进行效应评定，给出效用反馈。

RflySim Cloud平台组成

二. 核心优势

RflySim Cloud平台构建在线开发、训练、验证、评估环境，包含视觉算法、集群算法、任务规划算法、博弈对抗算法在内的大量例程，支持虚实映射和硬件在环，通过ROS2与实装进行通信连接，打造产品级服务体系，包括使用、售后、运维、部署、二次开发等。其核心优势体现在以下几个方面：

1. 大规模集群
RflySim Cloud平台使用Docker Swarm作为容器集群管理系统。Docker Swarm是一个开源的平台，可实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容及维护，根据任务自动化增减虚拟机，保证平台稳定运行。前端Web提供统一平台可视化界面，NFS作为服务集群统一的共享服务，为所有集群节点提供数据资源，Mysql和Redis集群保证了平台数据持久化和安全性。

2. 精细化无人装备模型
在RflySim Cloud平台建模体系中，无人装备各个模块均需要进行高精度建模，并在实时仿真计算机中实现，亦可连接控制系统软件或硬件，构成软件在环仿真、硬件在环仿真、虚实结合仿真闭环。

3. 算法接入简单便捷
RflySim Cloud平台提供在线智能算法接入SDK，内置多个编程语言内核，包括C、C++、Python等，能支撑上层用户智能算法接入和训练，通过算法接入接口与智能体Agent、仿真控制工具、物理效应计算模块进行交互。

4. 智能算法在线训练
RflySim Cloud平台提供强化学习、深度学习算法调试和训练框架，可视化设置和修改奖励函数，快速进行模型参数修改，多维度查看训练效果。

5. 支持训练加速
AI 训练加速不单是某一方面的工作，更需要从数据加载、模型计算、分布式通信等系统维度综合考虑，平台通过优化模型计算和分布式网络通信，实现算法训练加速，提升效率。

6. 支持虚实结合
RflySim Cloud平台支持实体节点和虚拟节点。实体节点具有较高的模型精度，且将飞控系统、机载视觉计算机、组网通信链路等硬件实体直接接入仿真闭环，形成半物理仿真系统，实现更高精度和可信度的模拟实验效果；虚拟节点构建实装的数字孪生模型，1:1高精度还原实体节点，实现大规模无人机集群节点的快速模拟。通过合理配置实体飞机节点和虚拟飞机节点的数量，在可控成本范围更好的实现大规模集群仿真算法验证效果。

三. 应用方向
RflySim Cloud平台通过对不同模块组装与拓展可实现不同用户侧功能，例如算法验证、线上比赛、实验室建设、虚实结合试验、开放云平台。

1. 算法验证：用户可通过平台接入自己的算法，目前平台已为300多家高校及科研院所提供环境支撑服务，验证智能博弈、视觉识别、天地协同、自动控制等众多算法；
2.线上比赛：支持过某学会蜂群速递比赛、北航高校飞行控制联赛、某空中交通训练赛等众多大型比赛；
3.实验室建设：提供完整的实验室建设方案，包括软硬件集成、环境搭建、平台调试、售后维护等，帮助各单位高效完成条件建设任务，迅速进入技术研发状态;
4.虚实结合试验：平台通过ROS2接口实现与实装对接，可接入用户不同实装，并在平台构建1:1虚装模型，快速实现虚实结合相关技术验证;
5.开放云平台：平台在公有云搭建开放版本，支持用户在线体验和功能使用，进行自动控制、集群博弈、目标识别等算法训练与验证。