欢迎来到 AirSim

AirSim是一个基于虚幻引擎（我们还有一个支持Unity的试验性版本）以模拟汽车、无人机的模拟器。AirSim仿真模拟平台是开源、跨平台、支持诸如PX4等常见的硬件在环（hardware-in-loop）飞行遥控器。AirSim是一个虚幻引擎插件，所以它可被移植到任意的虚幻环境中。同样，我们有一个试验性的Unity版本插件。

我们的目标是将AirSim发展成一个可以实验自动驾驶汽车的深度学习，计算机视觉和强化学习算法的人工智能研究平台。为此，AirSim还公开了API，用以以独立于平台的方式检索数据和控制车辆。

查看一分三十秒的快速演示（Youtube）

AirSim中运行无人机

AirSim中运行汽车

添加了天气环境和相关的 APIs

添加了时刻API

一个试验性的 Unity上运行AirSim 目前可用。了解详情： Unity blog post .

新的环境：森林、平原（风车农场）、TalkingHeads（模拟人体头部）、TrapCam（通过相机进行动物检测）

NoDisplay视图可以关闭主屏幕渲染，以便您可以更高效地截取图像。

Lidar传感器

一个机器学习的例子：方程式赛车的自动驾驶

ROS发布器

更多详情，请参考 Changelog

如何获得它

Windows

下载二进制文件

在Windows上Build

Linux

在Linux上Build

如何使用它

可以参考我们有关AirSim各方面的详细文档。

如果您有如下所示的遥控器（RC），您可以在模拟器中手动控制无人机。您也可以使用方向键手动驾驶汽车。

AirSim公开了API，因此您可以通过编程方式在仿真环境中与车辆进行交互。您可以使用这些API来检索图像，获取状态，控制车辆等。 API通过RPC公开，可通过各种语言访问，如C ++，Python，C＃和Java。

这些API也可以以独立跨平台库的方式提供，因此您可以将它们部署在车辆的计算机上。这样，您就可以在模拟器中编写和测试代码，然后在真实车辆上执行它。迁移学习和相关研究是我们关注的重点领域之一。

您可以修改 SimMode选项来配置默认车辆或新的计算机视觉模式，这样您就不必每次启动AirSim时都收到提示。

More details

获取训练数据

有两种方法可以从AirSim生成训练数据以进行深度学习。最简单的方法是点击右下角的录制按钮。这将开始记录每一帧的位置和图像。获取数据的相关代码非常简单，您可以根据自己的需求对其进行修改。

另一个更好的方法是通过访问API，以您希望的方式生成训练数据。因此您可以完全控制记录数据的方式，内容，位置和时间（how, what, where and when）。

计算机视觉模式

AirSim的另一个用途是所谓的“计算机视觉”模式。在这种模式下您没有车辆，也没有物理限制。您可以使用键盘在场景中移动，或使用API以任意姿势定位可用摄像机，然后收集如深度，视差，曲面法线或对象分割等图像数据。

按下键盘“F10”来查看可以使用的天气状态。您也可以通过 APIs 来控制天气。按下键盘"F1"来查看别的可用选项。

Video - Setting up AirSim with Pixhawk Tutorial by Chris Lovett

Video - Using AirSim with Pixhawk Tutorial by Chris Lovett

Video - Using off-the-self environments with AirSim by Jim Piavis

Reinforcement Learning with AirSim by Ashish Kapoor

The Autonomous Driving Cookbook by Microsoft Deep Learning and Robotics Garage Chapter

Using TensorFlow for simple collision avoidance by Simon Levy and WLU team

Paper

更多的细节都在下面这篇论文： AirSim paper (FSR 2017 Conference) 。请以下面的格式引用该论文：

@inproceedings{airsim2017fsr,
  author = {Shital Shah and Debadeepta Dey and Chris Lovett and Ashish Kapoor},
  title = {AirSim: High-Fidelity Visual and Physical Simulation for Autonomous Vehicles},
  year = {2017},
  booktitle = {Field and Service Robotics},
  eprint = {arXiv:1705.05065},
  url = {https://arxiv.org/abs/1705.05065}
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AirSim的架构
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