在上一期中，我们将带您了解Airsim的一些常见API接口和使用一些简单API接口的模拟控制模型。接下来，我们将为您介绍一些用于世界（地图）接口的 API 接口、用于模型系统状态的 API 以及如何添加新的 API。
首先，映射接口相关的API1.1视线和全球API来测试从车辆到一个或两个视点的模拟，参见SimTestLineOfSightToPoint（point，Vehicle_name）和simTestLineOfSightBetweenPoints（point1，point2）这两个API，都是全球模拟的，以GeoPoints向量的形式，你可以使用simGetWorldExtents检索它们。().
1.2 天气 API 默认禁用所有天气效果。要启用天气效果，请先调用：SimEnableWeather（True）可以使用以下SimSetWeatherParameter方法启用各种天气效果天气效果，例如client.simSetWeatherParameter。天气参数雨， 0.25）;第二个参数值是从 0 到 1。第一个参数提供以下选项：
类天气参数： 雨 = 0 道路湿地 = 1 雪 = 2 道路雪 = 3 枫叶 = 4 路叶 = 5 灰尘 = 6 雾 = 7
有关更多详细信息，请参阅示例代码：https://github.com/Microsoft/AirSim/blob/master/PythonClient/environment/weather.py
1.3 记录API记录API可以通过控制API接口来记录数据，需要记录的数据可以通过设置进行开发。要开始录制，请输入：client.startRecording（） 再次，要停止录制，请使用： client.stopRecording（） 要检查录制是否正在运行，请致电：client.isRecording（）
此 API 与 R 按钮（用于切换录制状态）配合使用，如果使用 R 键启用了录制，则 IsRecording（）） 将返回 True，并且可以使用 stopRecording（）。同样，如果在视口中按 R 键，则以 API 开头的录制将停止。当您使用 API 开始或停止录制时，LogMessage 也会显示在视口的左上角。
1.4 Wind APIPI： SimSetWind（）） API可以在模拟过程中改变风的状态。例如，可以在世界框架，NED方向和风速中使用此API开发风，以设置北（即前进）方向的20，m / s风：
#Set风到（20，0，0）在NED（前进方向）风=airsim。Vector3r（20， 0， 0）client.simSetWind（wind）
有关详细信息，请参阅示例：https://github.com/Microsoft/AirSim/blob/master/PythonClient/multirotor/set_wind.py
1.5 Lidar APIAirSim 提供了一个 API，用于从车辆上的激光雷达传感器检索点云数据。您可以在 settings.json 中设置通道数、每秒点数、水平和垂直 FOV 等参数。有关激光雷达 API 和设置以及传感器设置的详细信息，请参阅以下 url：
激光雷达 API 设置：https://microsoft.github.io/AirSim/lidar/
传感器设置：https://microsoft.github.io/AirSim/sensors/
1.6 坐标系的所有 AirSim API 都使用 NED 坐标系，即 S 的北部、Y 的东部和 Z 的底部。所有单位都使用THE系统。请注意，这与虚幻引擎中使用的坐标系不同。在虚幻引擎中，Z是向上而不是向下，长度单位是厘米而不是米。
AirSim API 负责进行适当的转换。车辆的起点始终是 NED 系统中的坐标 （0， 0， 0）。因此，在从虚幻坐标转换为NED时，我们首先减去起始偏移量，然后缩放100以进行cm到m的转换。运营商是使用虚拟引擎中的 Start Player 组件构建的。Setings.json 中的一个设置是 Named OriginGeopoint，它将地理经度、经度和高度分配给 Player Start 组件。
二、用于控制器模型的API 2.1汽车API
汽车具有以下可用的 API：
setCarControls：这允许您设置油门，转向，手刹以及自动或手动档位。
getCarState：这将检索状态信息，包括速度，当前齿轮和6个动力学量：位置，方向，线速度和角速度，线速度和角加速度。所有量均在 NED 坐标系中，世界坐标系中的 SI 单位是主体坐标系中角速度和加速度的补充。
图像 API（参考上一期）
2.2 多旋翼 API 多旋翼可以通过指定角度、速度矢量、目标位置或这些因素的某种组合来控制。有一个用于此目的的 API 对应关系。在进行位置控制时，我们需要使用一些路径跟踪算法。默认情况下，AirSim 使用 carrot after 算法。高级控制 - 您只需指定高级目标，其余部分由固件处理。AirSim目前可用的最低控制级别是MoveByAngleThrottleAsync API。
2.3 获取多旋翼状态 多旋翼状态API只需调用一次即可返回多旋翼状态。这里的状态包括碰撞，估计动力学（即由聚变传感器计算的动力学）和时间戳（自纪元以来的纳秒）。这里的运动学对应于六个要素：位置，方向，线速度和角速度，线速度和角加速度。所有数量都在 NED 坐标系中，世界地图中坐标系的 SI 单位（角速度和加速度除外）都在主体坐标系中。
2.4 异步方法、持续时间、max_wait_seconds参数 许多 API 都有称为后缀"异步"的参数;这些参数指示任务在 AirSim 中启动后立即返回，以便代码可以在执行任务时执行其他操作。如果要等待此任务完成，可以调用 waitOnLastTask，例如：
C++client.takeoffAsync（）->waitOnLastTask（）;
#Pythonclient.takeoffAsync（）.join（）
如果启动另一个命令，则会自动取消上一个任务并启动新命令。每个新发布的轨道都会取消以前的轨道，从而允许代码在新的传感器数据到达时不断更新。
2.5 传动系统
API：动力传动系统飞行有两种模式可供选择，通过参数设置：irsim。DrivetrainType.ForwardOnly 或 Airsim.DrivetrainType.MaxDegreeOfFreedom.
（1）当您指定"仅向前"时，请指示车辆的前部应始终指向行驶方向。因此，如果您希望无人机向左转，它将首先旋转，因此前部指向左侧。当您只有前置摄像头并使用FPV视图操作车辆时，此模式非常有用。
（2）MaxDegree OfFreedom意味着你不需要关心你指向哪里。因此，当您左转时，多旋翼无人机可以向任何方向飞行，视角不会受到影响。
2.6 偏航模式（yaw_mode）yaw_mode是一个具有两个场的结构，yaw_or_rate和is_rate。如果is_ratefield为真，则yaw_or_ratefield是以度/秒为单位的角速度，此时模型在移动时围绕其轴连续旋转。如果is_rate为 False，则yaw_or_rate以度为单位的角度，其中模型旋转到特定角度（即偏航），并在移动时保持该角度。
2.7 Lookahead and adaptive_lookahead AirSim 在设置跟随路径时使用"胡萝卜跟随"算法。该算法通过向前看路径并调整其速度矢量来运行。该算法的参数由前瞻adaptive_lookahead并指定。
第三，添加新的 API 接口以添加新的 API 需要修改源代码。AirSim支持的各个抽象级别需要进行许多更改。需要修改的主要文件如下所述。此外，如果您不确定如何进行更改或获得反馈，请随时提出问题或起草PR。
3.1 实现 API 需要先实现添加的 API，然后再添加调用和处理 API。以下是一些示例：
（1） 基于车辆的 API moveByVelocity BodyFrameAsync 用于多旋翼 XY 坐标系中基于速度的运动调节。
在某些情况下，可能需要其他结构来存储数据，GetRotorStates API 就是一个很好的例子，其中 RotorStates 在两个位置定义结构，主要用于从 RPC 到内部代码的转换。但它也需要在AirLib和虚幻/插件中进行修改才能实现它。
（2） 环境相关原料药
这些与环境相关的API需要与模拟环境本身进行交互，通常在虚幻/插件文件夹中，例如：
simCreateVoxelGrid API主要用于构建和保存环境网格的binvox格式 - WorldSimApi .cpp
SimAddVehicle API 用于在运行时创建车辆 - SimMode、WorldSimApi 文件
有关 Airsim 创建新 API 接口的详细信息，请参阅 URL：https://microsoft.github.io/AirSim/adding_new_apis/
AirSim所有API的结束语到此结束。AirSim Research Platform作为一款支持计算机的深度学习、计算机视觉和增强型学习算法，具有高性能、真实世界的地图模拟功能，确实很有前途。提供的API接口也是Airsim广泛应用的关键，所以在API接口上介绍这两个问题也是至关重要的，希望关心Airsim的同学们能认真看看文章或官网。
官方信息 此PX4更新： https://microsoft.github.io/AirSim/apis/
结束 - 随着技术的快速发展，Amu Labs将跟上技术的步伐，不断向大家推荐机器人行业的最新技术和硬件。看到我们训练有素的学生在技术上取得进步是我们培训的最大价值。如果您从事机器人行业，请关注我们的公众号，我们将继续发布机器人行业最有价值的信息和技术。阿木实验室致力于前沿的IT技术教育和智能装备，让机器人研发更高效！