AirSim介绍

最新推荐文章于 2025-07-27 16:00:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-27 16:00:02 发布 · 2.1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

AirSim是一款专为无人驾驶飞行器设计的高保真视觉与物理模拟器插件, 支持高级模拟需求, 提供精确的物理模型及丰富的视觉效果, 适用于无人机等自主驾驶车辆的研究与开发。 

AirSim: High-Fidelity Visual and Physical Simulation for Autonomous Vehicles
AirSim - Autonomous Aerial Vehicles Simulator Plugin

Airsim动态 | 带你了解Airsim结构框架
AMOVLAB(阿木实验室)
11-16 3010
导语 如果要学习PX4二次开发最重要的什么？肯定是需要了解整体源码框架。同样的，AirSim架构和设计框架也是学习AirSim比较重要的一步。组件结构图能让开发者了解各个模块之间是如何进行交互，而代码结构能更加清晰明确物理引擎，物理模型，传感器模型等等文件位置，方便修改。所以本期为大家带来AirSim整体设计和架构，方便大家去开发研究。 一、组件结构图 二、代码结构 1.AirLib AirSim的大部分代码都放在AirLib中，它是一个自包含库，支持任何C++11的编译器进行编译。 AirLib 有以下
Airsim仿真平台介绍
热门推荐
shayinzzh的博客
03-15 1万+
Airsim是一款基于Unreal Engine构建的无人机、汽车等模拟器的开源平台，并且可以跨平台的通过PX4飞行控制器进行仿真控制，在物理和视觉上逼真的模拟环境使得它成为一款很好的平台。不仅模拟了汽车无人机等动力学模型，甚至对天气效果灯光控制也做出了非常好的模拟。并且Microsoft官方发布了很多测试环境，诸如森林、平原、乡村、山脉景观等。Airsim公开了API，可以通过Python等语言...
AirSim: High-Fidelity Visual and Physical Simulation for Autonomous Vehicles
06-28
Developing and testing algorithms for autonomous vehicles in real world is an expensive and time consuming process. Also, in order to utilize recent advances in machine intelligence and deep learning we need to collect a large amount of annotated training data in a variety of conditions and environments. We present a new simulator built on Unreal Engine that offers physically and visually realistic simulations for both of these goals.
Airsim_API
qq_43418888的博客
10-18 2396
airsim常用的api总结。
【AirSim】图像API的使用
最新发布
cmdos的专栏
07-27 50
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 参考链接： 【AirSim】 具体效果可以关注博主的小红书: 42891122102，上面有效果视频 一、基本信息与AirSim图像API的简单demo Image API.py import airsim import
AirSim（五）---理解篇： Airsim世界坐标系、NED坐标系、机体坐标系以及控制相关API接口函数
选好坑 挖好坑 才会结出好的果子
04-28 7227
目录1. 坐标系 coordinate system(1) AirSim API的坐标系：NED 坐标系 with SI unit(2) Unreal Engine的坐标系（3）AirSim全局坐标系=NED坐标系=世界坐标系（4） AirSim的机体坐标系：Body Frame（5） AirSim APIs for Car的车辆状态 1. 坐标系 coordinate system 本部分源自：Using AirSim>>Core APIs>> AirSim APIs 官网 (
AirSIm相关API记录
Karsowe的博客
04-04 879
import airsim # connect to the AirSim simulator client = airsim.MultirotorClient() client.confirmConnection() # get control client.enableApiControl(True) # unlock client.armDisarm(True) # Async methods returns Future. Call join() to wait for task to comple
基于AirSim仿真平台的二维无人机避障算法研究python实现源码.zip
10-11
【项目介绍】 该项目是一个基于 AirSim 仿真平台的二维无人机避障算法研究。项目包含两个主要的算法源代码文件:DesignForEight.py 和 DesignForPicture.py。前者分析来自距离传感器的指示,后者分析来自摄像头的深度...
基于C++创建一个与airsim+UE4仿真无人机交互的接口 通过RCP网络获取仿真信息，并输入反馈结果
06-18
【项目介绍】：创建一个与airsim+UE4仿真无人机交互的接口 通过RCP网络获取仿真信息，并输入反馈结果 # Airsim lib v1.0 主要功能： 将airsim Lib封装成一个小型的动态库，便于集成和使用 ## 首先设置airsim ...
介绍Gazebo，ROS2兼容的模拟仿真机器人-AirSim
远方雪的专栏
09-20 1427
Gazebo 是一个著名的开源机器人仿真软件，广泛用于机器人算法开发、物理交互模拟、传感器数据的模拟以及视觉仿真等。它提供了一个丰富的环境，其中包括高度详细的模型、逼真的物理引擎和高级的图形渲染。Gazebo 能够模拟复杂的环境以及多种物理现象，如光照、阴影、地形纹理等。
AirSim官方动态 | Airsim-API接口总结
AMOVLAB(阿木实验室)
10-26 2277
在上期我们带大家了解一些Airsim常用API接口，以及使用一些简单的API接口模拟控制模型。接下来我们将会带来一些在世界（地图）界面使用的API接口介绍、获取模型系统状态的API，以及如何添加新的API。 一、地图界面相关API 1.1 视线和世界范围 API 要测试模拟中从车辆到一个点或两点之间的视线，请分别参见simTestLineOfSightToPoint(point, Vehicle_name) 和 simTestLineOfSightBetweenPoints(point1, point2)
Airsim仿真思路梳理(1)—坐标问题
weixin_43201204的博客
04-26 1294
现实中规划航线：已知测绘区域(以建筑物为主)的坐标范围(wgs84)，去规划航点(wgs84)。 那么在UE4中规划航线就分为两种情况： A：场景为UE4中自带 此时测绘区域的坐标范围可求。只要指定原点，通过api求得原点的ned坐标和wgs84坐标，那么就可以用pymap3d库中的geodetic2ned函数和航点的wgs84坐标得到航点的ned坐标。 于是难点就变成如何在UE4中确定航点的wgs84坐标(UE4中的测绘范围、建筑特征点的gps位置、能不能在空间中任选一个点就知道其在UE4空间中相
AirSim学习日志 8-画图API
k_kun的博客
07-08 1731
AirSim学习日志 8-画图API
【AirSim+Python】无人机简单API控制-Python代码
m0_53538421的博客
02-01 1945
【代码】【AirSim+Python】无人机简单API控制-Python代码。
AirSim中图像API的应用
fegxg的博客
12-13 1279
解析Airsim图像获取保存的api
AirSim学习（4）AirSim的PythonAPI基本操作——MultirotorClient类
qq_45709806的博客
02-12 3209
AirSim学习（4）AirSim的PythonAPI基本操作——MultirotorClient类
AirSim学习（3）AirSim的PythonAPI基本操作——环境配置与VehicleClient类
qq_45709806的博客
02-08 5353
AirSim学习（3）AirSim的PythonAPI基本操作——VehicleClient类
【AirSim】Windows下搭建AirSim
优快云_XCS的博客
09-25 7537
说明：该博客为2018年9月所写，由于版本更新，虽然步骤大体类似，但现已存在诸多细节不同，仅做参考。
airsim视角
03-16
### 关于AirSim视角设置 在AirSim中，视角配置主要通过其API实现，尤其是`MultirotorClient`类中的方法可以用于控制无人机的相机视图以及获取图像数据。以下是有关如何调整和管理AirSim视角的一些关键点： #### 1. **多摄像头支持** AirSim允许用户定义多个摄像头，并为每个摄像头指定不同的位置和方向。这些摄像头可以在`.json`文件中进行配置[^1]。例如，在`settings.json`文件中添加如下内容来定义一个新的摄像头： ```json { "SettingsVersion": 1.2, "CameraDefaults": { "CaptureSettings": [ { "ImageType": 0, "Width": 800, "Height": 600 } ] }, "Vehicles": { "Drone1": { "Cameras": { "front_center_custom": { "X": 0.5, "Y": 0, "Z": -0.3, "Pitch": 0, "Roll": 0, "Yaw": 0 } } } } } ``` 上述代码片段展示了如何自定义一个名为`front_center_custom`的新摄像头的位置和角度。 #### 2. **切换视角** 可以通过调用`simSetCameraPose()`函数动态更改特定摄像头的姿态（位置和朝向）。此功能对于实时调整视角非常有用。下面是一个简单的Python脚本示例，展示如何改变默认摄像头的方向： ```python import airsim # 连接到AirSim模拟器 client = airsim.MultirotorClient() client.confirmConnection() # 定义新的姿态 (位置和四元数表示旋转) pose = airsim.Pose(position_val=airsim.Vector3r(0, 0, -10), orientation_val=airsim.to_quaternion(0, 0, 1)) # 应用到第一个摄像头上 client.simSetCameraPose("0", pose) ``` #### 3. **捕获图像** 除了设置视角外，还可以利用AirSim的图像API保存由不同摄像头拍摄的照片。这通常涉及使用`simGetImages()`或其他相关的方法[^3]。以下是如何捕捉并存储一张图片的例子： ```python responses = client.simGetImages([ airsim.ImageRequest("0", airsim.ImageType.Scene), ]) for idx, response in enumerate(responses): img1d = np.frombuffer(response.image_data_uint8, dtype=np.uint8) img_rgb = img1d.reshape(response.height, response.width, 3) cv2.imwrite(f"image_{idx}.png", img_rgb) ``` 以上介绍了几种常见的AirSim视角设定方式及其实际应用案例。如果需要更深入的功能定制，则可能还需要查阅官方文档或者进一步探索其他高级选项。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值