本文章教程適用于無人機(jī)自動(dòng)識別系統(tǒng)仿真環(huán)境開發(fā)環(huán)境配置整體流程，內(nèi)容均為精簡版，部分配置若有錯(cuò)誤請自行查找其詳細(xì)教程。

一.AirSim安裝

由于微軟的AirSim早已經(jīng)停止更新，僅支持到UE4.27，不支持UE5，所以想用UE5的話我們需要選擇它的Successor，我推薦的是CoSys-AirSim

https://github.com/Cosys-Lab/CoSys-AirSimhttps://github.com/Cosys-Lab/CoSys-AirSim

可以看到截至目前是支持到UE5.5

現(xiàn)在先clone到本地，后續(xù)再用

git clone https://github.com/Cosys-Lab/CoSys-AirSim.git
bash

下面是Airsim的文檔，也留到后續(xù)再看

Home - Cosys-AirSimhttps://cosys-lab./Cosys-AirSim/

二.UE5安裝

去ue5官網(wǎng)下載Epic Games
https://www./zh-CN/unreal-engine-5https://www./zh-CN/unreal-engine-5

安裝好后在里面下載UE5，版本選擇插件已經(jīng)支持的就可以了

三.VS2022安裝

按需要選擇版本，Community是社區(qū)免費(fèi)版，其它均是專業(yè)收費(fèi)版

Visual Studio 2022 IDE - 適用于軟件開發(fā)人員的編程工具借助 Visual Studio 設(shè)計(jì)，具有自動(dòng)完成、構(gòu)建、調(diào)試、測試功能的代碼將與 Git 管理和云部署融為一體。https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/

安裝后選擇C++游戲開發(fā)和Linux嵌入式開發(fā)

四.編譯并測試AirSim插件

首先構(gòu)建項(xiàng)目，打開vs的構(gòu)建工具

進(jìn)入到項(xiàng)目的根目錄，執(zhí)行 build.cmd等待構(gòu)建

然后進(jìn)入如下路徑，并打開Blocks虛幻項(xiàng)目文件，按提示編譯項(xiàng)目并等待

打開UE5先進(jìn)行設(shè)置，取消勾選后臺時(shí)占用較少CPU

后面若運(yùn)行卡頓或顯存不夠，可以關(guān)閉Lumen關(guān)照

點(diǎn)擊運(yùn)行項(xiàng)目，選是的話是汽車模型，可以按小鍵盤區(qū)方向鍵移動(dòng)，選否的話是多旋翼模型，暫時(shí)還不能動(dòng)只能看，按F1是幫助

該插件僅支持多旋翼物理模型，若需固定翼模型，還需自行額外配置，以下插件據(jù)說實(shí)現(xiàn)了固定翼的支持，但我目前還未在文檔中發(fā)現(xiàn)相關(guān)說明

https://github.com/iamaisim/ProjectAirSimhttps://github.com/iamaisim/ProjectAirSim下面是用官方AirSim及UE4實(shí)現(xiàn)固定翼配置的參考文章及項(xiàng)目可供參考，下一篇文章我將更新將此插件應(yīng)用到UE5的教程

https://zhuanlan.zhihu.com/p/677196934https://zhuanlan.zhihu.com/p/677196934https://github.com/AOS55/Fixedwing-Airsimhttps://github.com/AOS55/Fixedwing-Airsim

五.Ubuntu安裝

下面要安裝的PX4，ROS2，QGC都要安裝在Ubuntu中，所以我們先安裝WSL子系統(tǒng)

Releases · microsoft/WSLhttps://github.com/microsoft/WSL/releases下載WSL最新安裝包，之后直接安裝即可

接下來安裝Ubuntu，推薦20.04，兼容性比較好

wsl --install -d Ubuntu-20.04
bash

六.ROS2安裝

直接用魚香ROS一鍵安裝

https://github.com/fishros/installhttps://github.com/fishros/install一鍵安裝命令 ROS2 HumBle

wget http:///install -O fishros && . fishros
bash

七.PX4與Gazebo安裝

首先在WSL中進(jìn)行px4的安裝，遞歸clone源碼

git clone --recursive https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git
bash

后續(xù)更新時(shí)執(zhí)行

cd PX4-Autopilot
git submodule update --init --recursive
bash

gazebo和jmavsim依賴java運(yùn)行，所以還要下載java

# 安裝 OpenJDK 8（兼容 PX4 仿真）
sudo apt update
sudo apt install openjdk-8-jdk -y
# 設(shè)置默認(rèn) Java 版本
sudo update-alternatives --config java  # 選擇 java-8-openjdk-amd64 對應(yīng)的數(shù)字
# 驗(yàn)證安裝
java -version  # 應(yīng)顯示 openjdk 1.8.x
bash

安裝好了以后配置環(huán)境變量

nano ~/.bashrc
bash

將以下內(nèi)容輸入保存

source ~/PX4-Autopilot/Tools/simulation/gazebo-classic/setup_gazebo.bash ~/PX4-Autopilot ~/PX4-Autopilot/build/px4_sitl_default
export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:~/PX4-Autopilot
export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:~/PX4-Autopilot/Tools/simulation/gazebo-classic/sitl_gazebo-classic
bash

終端輸入更新環(huán)境變量命令

source ~/.bashrc
bash

還需要安裝gazebo軟件包

sudo apt install gazebo libgazebo-dev ros-${ROS_DISTRO}-ros-gz
bash

在項(xiàng)目根目錄輸入以下命令安裝PX4依賴

bash ./Tools/setup/ubuntu.sh
bash

最后進(jìn)行編譯測試

make px4_sitl gz_x500
bash

八.MAVROS安裝

安裝 MAVROS 核心包及依賴

sudo apt install ros-humble-mavros ros-humble-mavros-extras \
     ros-humble-geographic-msgs ros-humble-geometry-msgs \
     libgeographic-dev geographiclib-tools\
     ros-humble-ros-launch\
     rospack-tools\
     python3-roslaunch
bash

安裝 GeographicLib 數(shù)據(jù)集

git clone https:///lulese/GeographicLib.git
sudo cp -r GeographicLib /usr/share/
bash

九.安裝XRCE-DDS代理

XRCE-DDS是ROS2與PX4之間通信的橋梁

git clone https://github.com/eProsima/Micro-XRCE-DDS-Agent.git
cd Micro-XRCE-DDS-Agent
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
sudo ldconfig /usr/local/lib/
MicroXRCEAgent udp4 -p 8888
bash

十.QGC安裝

官方安裝教程如下：
下載和安裝 | QGC Guide (master)https://docs./master/zh/qgc-user-guide/getting_started/download_and_install.html在下載程序時(shí)可以用wget命令直接在Ubuntu下載，或者在本地下載然后scp命令傳輸過去，還有就是要注意改一下架構(gòu)名，和程序名一樣就可以

十一.創(chuàng)建ROS2工作空間

首先創(chuàng)建目錄并下載所需源碼

mkdir -p ~/ws_ros2/src/
cd ~/ws_ros2/src/
git clone https://github.com/PX4/px4_msgs.git
git clone https://github.com/PX4/px4_ros_com.git
bash

下載好了以后進(jìn)行編譯

cd ..
colcon build
bash

配置環(huán)境變量

nano ~/.bashrc
bash

將以下內(nèi)容寫入

source ~/ws_ros2/install/local_setup.bash
bash

最后進(jìn)行測試

source install/local_setup.bash
ros2 run px4_ros_com offboard_control
bash

十二.YOLO環(huán)境部署

首先在命令行輸入nvidia-smi，查看顯卡的CUDA版本

然后去官網(wǎng)下載對應(yīng)的工具包

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer./cuda-toolkit-archive#

并下載對應(yīng)的cuDNN

cuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer./rdp/cudnn-archive

之后將壓縮包中的內(nèi)容全部解壓移動(dòng)到CUDA的安裝目錄

接下來用Anaconda創(chuàng)建一個(gè)新的環(huán)境，在這個(gè)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)yolov5的配置

接下來下載GPU版本的PyTorch

Get StartedSet up PyTorch easily with local installation or supported cloud platforms.https://pytorch.org/get-started/locally/

都安裝好了以后在虛擬環(huán)境中輸入如下Python代碼檢測是否安裝成功

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())#cuda是否可用
torch.cuda.device_count()#返回GPU的數(shù)量
torch.cuda.get_device_name(0)#返回gpu名字，設(shè)備索引默認(rèn)從0開始
python運(yùn)行

在虛擬環(huán)境中下載Yolov5源碼并安裝依賴項(xiàng)

https://github.com/ultralytics/yolov5https://github.com/ultralytics/yolov5

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
bash

最后將權(quán)重文件放入項(xiàng)目目錄，進(jìn)行測試即可