AirSim: 用于自动驾驶车辆和 AI 研究的高保真视觉与物理模拟器

它解决了什么问题

AirSim 为无人机和汽车等自动驾驶车辆提供高保真视觉与物理模拟环境。它允许研究人员和开发人员测试 AI 算法——特别是深度学习、计算机视觉和强化学习——而无需承担与现实世界硬件测试相关的风险和成本。

工作原理

AirSim 作为 Unreal Engine 的插件构建（并对 Unity 提供实验性支持），可创建真实的模拟环境，车辆可以通过手动或通过 RPC APIs 进行编程控制。它支持软件在环 (SITL) 和硬件在环 (HITL) 模拟，并支持 PX4 和 ArduPilot 等流行飞行控制器。该系统包含一个专门的 "Computer Vision" 模式，用于在没有物理效果的情况下收集图像、深度和分割数据，并提供工具来记录位姿和图像数据，以用于训练 AI 模型。

适用人群

它专为从事自动驾驶系统研究的 AI 研究人员和开发人员设计，特别是那些专注于迁移学习以及将模拟的 AI 模型部署到现实世界车辆中的人员。

亮点

• 多平台支持：支持 Windows、Linux 和 macOS。
• 跨语言 APIs：提供 C++、Python、C# 和 Java 的编程控制。
• 高保真模拟：利用 Unreal Engine 实现逼真的视觉效果和物理属性。
• 数据收集：内置用于生成深度学习训练数据集的记录工具和 APIs。
• 环境控制：集成了天气效果和相机控制，以适应多样化的测试场景。