AirSim-无人机坐标

最新推荐文章于 2025-07-27 16:00:02 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/73947648
It is very important to understand the local position coordinate system.
All x,y,z values below are in North/East/Down NED coordinates.  This means the
 z values will be more negative the higher you go.  Ground is zero, and then it is
 negative from there up.
AirSim官方动态 | Airsim-API接口总结
AMOVLAB(阿木实验室)
10-26 2240
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机体坐标系下的机体速度的获取与recording函数修改
qq_42704954的博客
12-27 1198
airsim局部坐标系转化机体坐标系 airsim官方提供的state不包含机体坐标系的速度等信息，但包含了局部坐标系下的速度和当前机体在初始点的四元数矩阵，因此可通过四元数解算得到机体坐标系下的速度vel_body 一般来说四元矩阵的表示如下所示： 因此构造得到的旋转矩阵如下所示： 但得到的是从机体坐标系到局部坐标系的旋转矩阵，我们想要得到的是从局部坐标系到机体坐标系的旋转矩阵 由于旋转的可逆性和旋转矩阵的本身性质（旋转矩阵的逆即为矩阵的转置） 因此，局部坐标系向机体坐标系转化的旋转矩阵为： ai
Airsim 坐标系
qq_64671439的博客
03-16 763
打点的时候，在 UE 里看到的点都是 UE 坐标系下的点，而当从 UE 坐标系转换到 AirSim NED 坐标系时，我们首先减去起始点偏移量（原点是无人机的playerstart），然后缩放100 实现cm到m的转换。在这个函数中，返回的姿态信息通常是相对于车辆起始点或参考点的位置和方向，因此它描述的是车辆在全局坐标系中的位置和方向。函数返回的位置和方向是相对于AirSim仿真环境中的全局坐标系的，而不是相对于特定车辆的局部坐标系的。这意味着返回的位置和方向表示车辆在整个仿真环境中的绝对位置和方向。
AirSim控制无人机飞行
zeoholic的博客
06-25 341
随着无人机技术的不断发展，如何在虚拟环境中进行高效、低成本的飞行控制和算法验证成为了研究和工程实践的重要方向。AirSim（由微软开源的无人机和自动驾驶仿真平台）为开发者提供了一个强大、可扩展的模拟环境，支持真实物理、视觉感知和控制接口，广泛应用于路径规划、强化学习、SLAM 等领域。在本篇博客中，我将结合自己的实践经验，介绍如何使用 AirSim 控制无人机进行飞行任务，从环境搭建、通信接口，到控制逻辑的实现。
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 7077
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 (
PX4无人机控制坐标系基本概念
qq_37410522的博客
07-31 3677
PX4无人机控制坐标系基本概念
AirSim代码解读日记（3）Airsim坐标系与坐标转换
jiandanyidianwd的博客
03-10 481
Airsim坐标系
unity-airsim-single-uav-fly
03-29
而AirSim则是一款由微软开发的开源仿真环境，专为无人机（UAV）和自动驾驶车辆提供高精度的模拟平台。当我们谈论"unity-airsim-single-uav-fly"时，我们关注的是如何在Unity环境中利用AirSim插件来实现一架无人机的...
毕业设计：实现了UE4和airsim环境下无人机自主导航和目标跟踪的强化学习算法.zip
08-10
2. **AirSim**：AirSim是微软开源的一个高级仿真器，基于UE4，专为自动驾驶和无人机研究而设计。它提供了一个真实的环境，可以模拟复杂的飞行条件，允许开发者测试和优化算法，而无需实际飞行设备。在这个项目中，...
基于UE4和airsim环境下无人机自主导航和目标跟踪的强化学习算法源码（高分毕设）.zip
01-13
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、...基于UE4和airsim环境下无人机自主导航和目标跟踪的强化学习算法源码（高分毕设）.zip
Airsim仿真思路梳理(1)—坐标问题
weixin_43201204的博客
04-26 1273
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
无人机中的坐标系、旋转矩阵与相机姿态计算
热门推荐
u010165147的博客
09-18 1万+
球坐标系是三维坐标系中的一种，在无人机中一般使用球坐标系来表示相机姿态，相机姿态的坐标是相对于无人机的，而无人机的飞行姿态则是相对于大地坐标系的。在无人机飞行中，无人机平台由于飞行运动及气流运动等因素，会影响无人机的飞行姿态，这时搭载的相机姿态相对大地坐标系会发生变化，需要加入无人机姿态去计算修正，以便于更准确计算相机的观测位置。以上需要注意的是偏航角与其他角不同，偏航角的旋转是整个坐标系，即将无人机坐标系转换为大地坐标系，这里没有使用位移量，需要时加上经纬度的偏移。合并旋转后的三维度旋转矩阵。
AirSim学习日志 3-使用AirSim控制无人机
k_kun的博客
06-30 1万+
AirSim学习日志 3-使用AirSim控制无人机
AirSim
好好休息..
08-13 878
Windows下，AirSim确实比Carla好用。 项目地址：https://github.com/microsoft/AirSim.git 支持python、c++。api。 下载已编译好的安装包：Release v1.5.0 - Windows · microsoft/AirSim (github.com) 解压，启动。 python环境配置参考：Core APIs - AirSim (microsoft.github.io) 仅需安装两个pip包。
Airsim_API
qq_43418888的博客
10-18 2351
airsim常用的api总结。
AirSim 无人机模式----修改相机位置及角度
simle16的博客
07-14 4611
AirSim 无人机模式----修改相机位置及角度 一、无人机相机以及位置 1.无人机相机 无人机自带的相机有五个，相机型号分别如下： 编号0 = front_center 编号1 = front_right 编号2 = front_left 编号3 = bottom_center #下视画面 编号4 = back_center 每个相机有不同的模式，如下： "depth": airsim.ImageType.DepthVis, 黑白景深图像 "segmentation": airsim
AirSIm相关API记录
Karsowe的博客
04-04 871
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
AirSim学习日志 8-画图API
k_kun的博客
07-08 1703
AirSim学习日志 8-画图API
【AirSim】图像API的使用
最新发布
cmdos的专栏
07-27 14
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使用无人机雷达
02-25
### 配置和使用AirSim中的无人机雷达传感器 #### 了解默认设置 在AirSim中，默认情况下，激光雷达并不会自动添加到无人机上。为了使无人机能够利用激光雷达功能，必须手动向`settings.json`文件中添加相应的配置项[^3]。 #### 添加激光雷达配置 要启用并自定义激光雷达，在`SettingsFile`即`settings.json`里加入如下结构： ```json { "Vehicles": { "Drone1": { "Sensors": { "Lidar1": { "SensorType": 6, "Enabled": true, "NumberOfChannels" : 64, "RotationsPerSecond" : 10, "Range" : 50, "PointsPerSecond" : 800000, "VerticalFOVUpper" : 15, "VerticalFOVLower" : -15, "HorizontalFOVStart" : -90, "HorizontalFOVEnd" : 90 } }, ... } } } ``` 上述JSON片段展示了如何具体化一个名为`Lidar1`的激光雷达到无人机上的过程。其中涉及到了诸如通道数量(`NumberOfChannels`)、每秒旋转次数(`RotationsPerSecond`)以及探测范围(`Range`)等多个重要参数的选择。 #### 参数微调的重要性 值得注意的是，在追求高质量点云数据的过程中，可能需要反复试验不同的参数组合以获得最佳效果。这是因为AirSim内部对于激光雷达模拟可能存在局限性，导致无法通过简单的参数设定达成预期目标；因此建议使用者基于实际情况灵活调整各项参数直至满意为止[^1]。 #### 获取雷达数据的方法 一旦成功设置了激光雷达设备，则可以通过编写Python脚本的方式读取由该设备产生的实时数据。下面给出了一段示范性的代码用于连接至AirSim环境并向其请求最新的激光雷达扫描结果[^2]: ```python import airsim client = airsim.VehicleClient() lidar_data = client.getLidarData(lidar_name="Lidar1", vehicle_name="Drone1") if len(lidar_data.point_cloud) >= 3: points = np.array(lidar_data.point_cloud, dtype=np.dtype('f4')) points = np.reshape(points, (int(len(points)/3), 3)) else: print("No point cloud data received.") ``` 这段程序首先创建了一个客户端实例用来与AirSim服务器通信，接着调用了`getLidarData()`方法传入指定名称的激光雷达对象名及其所属飞行器的名字作为参数从而取得当前时刻下所采集到的所有三维坐标点集合。
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