何を作ったか

aira（Autonomous Intelligence Racing Arena）は、仮想ロボットのレースプラットフォームです。

参加者は自分でアルゴリズムを開発し、シミュレーター上の車両型ロボットを制御します。

インターフェースはシンプルに設計しました。

これだけです。センサーの複雑な前処理も、ROS環境構築も必要ありません。PCが一台あれば始められます。

技術構成

シミュレーターはUnity（2022.3 LTS）で構築し、PythonのAIコードとWebSocket経由で通信しています。50msごとに画像とSOCをPython側に送り、トルク指令を受け取る構造です。

参加者はPython側だけを触ればOKです。Unityの知識は不要です。

最初のアプローチとして、模倣学習が最も取り組みやすいと思っています。

コード量は少なく、制御の基礎がある方なら1日で動くものが作れます。

多くの自律走行シミュレーターは「いかに速く走るか」だけを最適化します。airaはそこにバッテリーSOCの制約を加えました。

SOCはトルク指令に応じて消費されます。全力で走り続ければ途中でバッテリーが尽きます。

これは「速さ」と「エネルギー効率」のトレードオフを生みます。コーナーでどこまでトルクを絞るか、直線でどこまで攻めるか——純粋な速度最適化では現れない判断が必要になります。

自動車・ロボット制御の実務に近い問題設定を、仮想環境で体験できることがこのプラットフォームの核心だと思っています。

airaは最初から世界を舞台にすると決めて作っています。サイトもGitHubも英語です。

でも、GitHubには日本語のガイドも用意しています。英語が読めなくてもセットアップできます。「英語だから無理」でやめてしまうのは、一番もったいないと思っています。

世界に挑戦するのはairaだけではありません。参加者も一緒です。アルゴリズムに国境はありません。

また、現在ベータ版を公開中で、フィードバックを歓迎しています。動かない、わかりにくい、ここが気になる——どんな声でも助かります。一緒に良くしていきましょう。

2026年6月1日から第1回タイムアタックコンペを開催します。参加費無料、賞金も用意しました。

シミュレーターはGitHubで公開しています。ルールベース制御でも、模倣学習でも、独自のアプローチでも構いません。

まず動かしてみてください。