AirSim-如何使用API

最新推荐文章于 2025-05-12 10:42:46 发布
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分类专栏： AirSim，虚拟无人机
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kevin_xiang/article/details/73826490
本文介绍如何在C++中使用AirSim API进行无人机模拟器的开发，并提供了相关资源链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一次airsim添加传感器类型api尝试的总结
weixin_40733121的博客
12-27 1282
Airsim添加API总结 大概前后看了几天，也对照着官方文档。添加了一个能够让距离传感器根据给定角度绕自身Z轴旋转的的API。 官方文档对于multirotor只给了get类型的一个示例说明。 而我是要添加一个修改传感器中某个参数值的函数，所以其实还是有些许不符。于是就自己琢磨了一下Airsim的代码。 首先我参考的是getDistanceSensordata这个API，同时也在学习Airsim的整体架构。 Airsim的各个功能架构，大部都是以UpdatableObject为最底层，然后上一层是某个模块
AirSim官方动态 | Airsim-API接口总结
AMOVLAB(阿木实验室)
10-26 2201
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_API
qq_43418888的博客
10-18 2290
airsim常用的api总结。
Airsim初学
weixin_43580083的博客
05-12 656
1.安装 Visual Studio 2022。在安装 VS 2022 时，确保选择使用 C++和Windows 10 SDK 10.0.19041进行桌面开发（默认情况下应选择此选项），并在 "单个组件 "选项卡下选择最新的 .NET Framework SDK。缺少.NET Framework SDK会启动报错2.启动 Developer Command Prompt for VS 2022并通过cd Airsim进入 AirSim 目录。
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 4991
AirSim学习（3）AirSim的PythonAPI基本操作——VehicleClient类
AirSim中图像API的应用
fegxg的博客
12-13 1187
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 2996
AirSim学习（4）AirSim的PythonAPI基本操作——MultirotorClient类
unity-airsim-single-uav-fly
03-29
例如，它可能使用AirSim的API来实现起飞、悬停、前进、转向等操作，同时收集无人机的GPS坐标、航向角等信息。 另一方面，"single_airsim_uav_fly"可能是Unity项目中的一个场景或脚本，负责在Unity环境中展示无人机...
airsim-使用Image api保存机载摄像机的图片
ningzian的博客
08-28 3481
使用python编程，将飞机上携带的摄像机的图片保存下来。 首先完成我的上一篇文章airsim手动控制无人机. 在Epicgame Editor中点击运行后，然后在spyder编译器中运行如下代码： python代码如下： # manul UAV import airsim import os import time import tempfile import numpy as np impor...
Plugins-AirSim-v1.3.1-vs2019-ue4.25.1.zip
06-07
它提供了API接口，支持Python和C++，允许开发者轻松地与仿真环境进行交互，例如控制车辆或无人机的运动、获取高分辨率图像、激光雷达数据等。这些功能对于训练机器学习模型，尤其是深度学习模型，如计算机视觉和感知...
vtol-AirSim-Plugin:AirSim虚幻引擎插件的叉子（副本），具有针对VTOL飞机的附加功能
03-10
使用C++作为主要编程语言，VTOL-AirSim-Plugin提供了一套API，开发者可以通过这些接口与飞行器进行交互，例如设置旋翼角度、控制飞行速度和方向。C++是一种性能高效且广泛应用的编程语言，适合处理实时性和计算密集...
AirSim项目需要的rpclib库文件
09-20
这是Unity3D项目AirSIm仿真的一个x64平台release版本的lib文件，因为lib文件需要从源代码编译，有点复杂，所以上传供大家直接使用，需要编译成其它类型的lib文件，可以给我博客留言
AirSim学习（5）AirSim的C++接口、AirSim与ROS的联合仿真
qq_45709806的博客
02-14 5879
AirSim学习（5）AirSim的C++接口、AirSim与ROS的联合仿真
Airsim 模仿学习之模型训练
Freaky_Wen的博客
10-18 598
Model Training 导入的包 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense, Lambda, Input, concatenate from keras.layers.normalization impor
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 6932
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学习（1）-介绍，安装，unity测试
qq_30853633的博客
03-10 4409
AirSim开发为人工智能研究的平台，以试验用于自动驾驶汽车的深度学习、计算机视觉和强化学习算法
AirSim:微软开源的自动驾驶和无人机仿真平台
Nifc666的博客
09-30 2937
AirSim作为一个强大的开源仿真平台,为自动驾驶、无人机控制等领域的研究提供了宝贵的工具。它不仅降低了算法开发和测试的成本,也为相关领域的创新提供了有力的支持。随着自动驾驶和机器人技术的不断发展,AirSim这样的仿真平台将在未来扮演越来越重要的角色。无论你是自动驾驶研究者、无人机爱好者,还是对人工智能和机器人技术感兴趣的学生,AirSim都值得一试。它不仅能帮助你更好地理解和开发复杂的控制算法,还能激发你对未来智能系统的无限想象。
RPC之rpclib
yiyu20180729的博客
03-30 849
rpclib 是一个用于 C++ 的 RPC（远程过程调用）库，提供了客户端和服务器的实现。它使用现代 C++14 构建，因此需要较新的编译器。
2023 AirSim安装
m0_66438962的博客
07-24 1371
U4+airsim 环境搭建
安装AirSim - TensorFlow
最新发布
06-09
### 如何在TensorFlow环境中安装和配置AirSim 要在TensorFlow环境中安装和配置AirSim，需要明确几个关键点。以下内容将涵盖安装步骤、环境依赖以及常见问题的解决方法。 #### 1. 安装AirSim AirSim 是一个开源的仿真平台，主要用于无人机和自动驾驶车辆的研究[^1]。首先，确保系统已安装所需的依赖项。可以通过以下命令安装必要的工具和库： ```bash sudo apt update sudo apt install -y build-essential cmake git libboost-all-dev libsdl2-dev python3-pip ``` 接着，克隆 AirSim 的官方仓库或使用提供的项目地址[^1]： ```bash git clone https://github.com/microsoft/AirSim.git cd AirSim ``` #### 2. 配置AirSim与TensorFlow兼容性 为了使 AirSim 能够与 TensorFlow 兼容，需要确保两者运行在同一 Python 环境中。以下是具体步骤： - **创建虚拟环境**：推荐使用 `virtualenv` 或 `conda` 创建独立的 Python 环境。 ```bash python3 -m venv airsim_tf_env source airsim_tf_env/bin/activate ``` - **安装 TensorFlow**：根据目标硬件选择适合的 TensorFlow 版本（CPU 或 GPU）。例如： ```bash pip install tensorflow # 如果使用 GPU，请安装以下版本： pip install tensorflow-gpu ``` - **安装 AirSim Python API**：从克隆的仓库中安装 AirSim 的 Python 接口。 ```bash cd pythonclient pip install . ``` #### 3. 下载和设置模拟环境 如果需要预构建的 AirSim 模拟环境，可以参考引用中的下载链接[^2]。下载完成后，解压文件并启动模拟器： ```bash wget https://airsimtutorialdataset.blob.core.windows.net/e2edl/AD_Cookbook_AirSim.7z 7z x AD_Cookbook_AirSim.7z ./AD_Cookbook_AirSim.sh ``` #### 4. 测试安装 为了验证 AirSim 和 TensorFlow 的集成是否成功，可以运行一个简单的示例脚本。例如，尝试加载 AirSim 的环境并与 TensorFlow 进行交互： ```python import airsim import tensorflow as tf # 连接到 AirSim 模拟器 client = airsim.CarClient() client.confirmConnection() # 使用 TensorFlow 创建一个简单模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)), tf.keras.layers.Dense(10) ]) print("AirSim and TensorFlow integration test successful.") ``` #### 5. 常见问题及解决方案 - **错误：`StopIteration`** 如果在数据处理阶段遇到类似错误[^4]，可能是由于生成器函数未正确实现所致。建议检查生成器逻辑，并确保其能够正常返回数据块。 - **回调函数配置** 在训练过程中，可以利用 Keras 的回调机制优化模型性能[^5]。例如，通过定义 `ReduceLROnPlateau` 和 `EarlyStopping` 回调来动态调整学习率和防止过拟合。 --- ###
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