无人机仿真环境配置初探（Unreal Engine + AirSim Plugin）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了无人机仿真环境配置初探（Unreal Engine + AirSim Plugin）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

概要

AirSim插件配合Unreal Engine游戏引擎的3D渲染能力，可以实现比较逼真的环境渲染效果，具备Camera、Lidar和GNSS三种导航数据供供导航程序使用，其代码架构如下（参考自知乎文章）
注:AirSim仅支持UE4，对于UE5，需要下载https://github.com/CodexLabsLLC/Colosseum对应的UE版本的Colosseum(AirSim的successor），后续步骤类似。
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因此，无人机仿真环境由两部分组成：Windows平台上使用UE+AirSim插件搭建无人机飞行场景，配置无人机物理参数，为导航模块提供图像、激光雷达和GNSS测量数据；NVIDIA JETSON ORIN板卡运行导航程序，接收Windows传输的测量数据、进行导航解算并输出控制指令至Windows平台控制无人机移动。
本文内容是在Windows和ORIN两个平台的环境配置和数据传输测试。

1. ORIN端环境配置

1.1 AirSim插件配置

在Github-AirSim下载AirSim源码，我选择1.8.0-Linux；
找到AirSimRootDir/setup.sh文件，根据命令中网址下载rpclib-2.3.0文件（解压后命名为rpclib-2.3.0文件并复制到AirSimRootDir/external/rpclib/路径下）、下载Eigen库（找到eigen/Eigen文件夹并复制到AirSimRootDir/AirLib/deps/eigen3/ 路径下）；
进入AirSim目录，命令行执行./setup.sh --no-full-poly-car （我仅使用无人机，因此不用下载汽车模型）；
如果出现clang-8安装失败（底层库不兼容问题），将setup.sh文件中sudo apt-get install -y clang-8 clang++-8 libc++-8-dev libc++abi-8-dev删除，使用aptitude工具手动安装，将不兼容的库降级使用；
在AirSimRootDir命令行执行./build.sh构建AirSim，对应生成的插件文件在AirSimRootDir/Unreal/Plugins/AirSim中。

1.2 AirSim-ROS2-Wrapper配置

ROS2的源码位于AirSimRootDir/ros2处，AirSim貌似仅支持ROS2-galatic（不太确定，可在Github的issues处查看)；
参考Github/AirSim-Add ROS2 wrapper链接，依次运行 How to test it yourself? 处命令以编译ROS2包、启动airsim_node节点。

2. Windows端环境配置

2.1 下载Epic Game游戏软件和Unreal Engine

下载Epic Game游戏软件

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点击左侧Unreal Engine->Library选择对应的UE版本，我选择4.27。
UE引擎下载完毕后，在Marketplace界面选择目标场景下载（须与刚下载的引擎兼容）并创建工程。
右键点击工程的uproject文件，Generate Visual Studio Projectfiels，生成C++项目，以和AirSim源码一起生成。

2.2 UE工程配置AirSim插件

仿照 1.1 AirSim插件配置在Windows平台下载、setup、编译AirSim插件；
以下内容参考了——AirSim配置Unreal Environment
将编译后AirSimRootDir/Unreal/Plugins文件夹复制到UE工程根目录（此目录下存在UEProjectName.uproject文件）；
使用记事本打开UEProjectName.uproject，添加AirSim依赖和AirSim插件，最终效果如下

{
   "FileVersion": 3,
   "EngineAssociation": "4.27",
   "Category": "Samples",
   "Description": "",
   "Modules": [
       {
           "Name": "LandscapeMountains",
           "Type": "Runtime",
           "LoadingPhase": "Default",
           "AdditionalDependencies": [
               "AirSim"
           ]
       }
   ],
   "TargetPlatforms": [
       "MacNoEditor",
       "WindowsNoEditor"
   ],
   "Plugins": [
       {
           "Name": "AirSim",
           "Enabled": true
       }
   ]
}

在UE工程根目录下，使用记事本打开Config\DefaultGame.ini文件并在末尾添加
+MapsToCook=(FilePath="/AirSim/AirSimAssets")
目的是将AirSim的content添加到UE工程。
打开文档/AirSim/settings文件，添加"SimMode":"Multirotor"设置，将仿真节点设置为无人机。该文件可以用来配置仿真环境中无人机/车的各种物理参数，留待后续研究。
打开工程，点击编辑/项目设置/地图和模式将默认地图模式选择为AirSimGameMode，点击运行即可开始仿真。

3. 测试ROS2与AirSim地图的数据传输结果

对ROS2-wrapper和ROS2不熟悉，使用如下方法进行简单测试，后续填坑。

3.1 ORIN使用python-airsim控制无人机起飞

参考知乎专栏

#作者：宁子安
#链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/359214411
#来源：知乎
#著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

"""
 airsim 四旋翼飞圆形
 """
import airsim
import numpy as np
import math
import time


client = airsim.MultirotorClient()  # connect to the AirSim simulator
client.enableApiControl(True)       # 获取控制权
client.armDisarm(True)              # 解锁
client.takeoffAsync().join()        # 起飞
client.moveToZAsync(-3, 1).join()   # 第二阶段：上升到2米高度

center = np.array([[0], [5]])    # 圆心设置
speed = 2                        # 速度设置
radius = 5                       # 半径设置
clock_wise = True                # 顺时针或逆时针设置

pos_reserve = np.array([[0.], [0.], [-3.]])

# 速度控制
for i in range(2000):
    # 获取无人机当前位置
    state = client.simGetGroundTruthKinematics()
    pos = np.array([[state.position.x_val], [state.position.y_val], [state.position.z_val]])
    # 计算径向速度的方向向量
    dp = pos[0:2] - center
    if np.linalg.norm(dp) - radius > 0.1:
        vel_dir_1 = -dp
    elif np.linalg.norm(dp) - radius < 0.1:
        vel_dir_1 = dp
    # 计算切向速度的方向向量
    theta = math.atan2(dp[1, 0], dp[0, 0])
    if clock_wise:
        theta += math.pi / 2
    else:
        theta -= math.pi / 2
    v_dir_2 = np.array([[math.cos(theta)], [math.sin(theta)]])
    # 计算最终速度的方向向量
    v_dir = 0.08 * vel_dir_1 + v_dir_2
    # 计算最终速度指令
    v_cmd = speed * v_dir/np.linalg.norm(v_dir)
    # 速度控制
    client.moveByVelocityZAsync(v_cmd[0, 0], v_cmd[1, 0], -3, 1)
    # 画图
    point_reserve = [airsim.Vector3r(pos_reserve[0, 0], pos_reserve[1, 0], pos_reserve[2, 0])]
    point = [airsim.Vector3r(pos[0, 0], pos[1, 0], pos[2, 0])]
    point_end = pos + np.vstack((v_cmd, np.array([[0]])))
    point_end = [airsim.Vector3r(point_end[0, 0], point_end[1, 0], point_end[2, 0])]
    client.simPlotArrows(point, point_end, arrow_size=8.0, color_rgba=[0.0, 0.0, 1.0, 1.0])
    client.simPlotLineList(point_reserve+point, color_rgba=[1.0, 0.0, 0.0, 1.0], is_persistent=True)
    # 循环
    pos_reserve = pos
    time.sleep(0.02)