AirSim 无人机利用姿态文件获取图片

之前我们得到了随机姿态下无人机获得的不同场景图像，我们输出了无人机随机的姿态信息到poses.csv文件中，现在我们想要复现我们的结果，就要利用我们之前输出的姿态文件来获取图像。

无人机利用姿态文件获取图片的代码如下：

import airsim
import os
import csv
import numpy as np

# 连接到 AirSim 模拟器
client = airsim.MultirotorClient()
client.confirmConnection()

# 设置相机列表和图像保存的文件夹路径
camera_list = ["0", "1", "2", "3", "4"]
folder_path = "D:/airsimpy/screen"

# 读取位姿信息文件（CSV 格式）
poses_csv_file = open("D:/airsimpy/poses.csv", "r")
pos_reader = csv.DictReader(poses_csv_file)

# 循环读取位姿信息并保存图像
for i, row in enumerate(pos_reader):
    # 从 CSV 行中获取位姿信息（x, y, z, yaw, pitch, roll）
    x, y, z = float(row['x']), float(row['y']), float(row['z'])
    yaw, pitch, roll = float(row['yaw']), float(row['pitch']), float(row['roll'])

    # 创建目标位置和姿态对象
    pose = airsim.Pose(airsim.Vector3r(x, y, z), airsim.to_quaternion(pitch, roll, yaw))

    # 移动到目标位置
    client.simSetVehiclePose(pose, True)

    # 遍历相机列表，获取每个相机的图像
    for j, camera_name in enumerate(camera_list):
        responses = client.simGetImages([airsim.ImageRequest(camera_name, airsim.ImageType.Scene, False, False)])
        img_raw = responses[0]

        # 将字节流转换为 NumPy 数组（RGB 图像）
        img1d = np.frombuffer(img_raw.image_data_uint8, dtype=np.uint8)
        img_rgb = img1d.reshape(img_raw.height, img_raw.width, 3)

        # 生成图像文件名
        img_filename = "pose_{0}_x_{1:.2f}_y_{2:.2f}_z_{3:.2f}_yaw_{4:.2f}_pitch_{5:.2f}_roll_{6:.2f}_camera_{7}.png".format(
            i, x, y, z, yaw, pitch, roll, j)

        # 创建图像保存路径
        img_filepath = os.path.join(folder_path, img_filename)

        # 保存图像为 PNG 格式
        airsim.write_png(os.path.normpath(img_filepath), img_rgb)

# 输出完成信息
print("图像和位姿信息均已保存到文件夹：", folder_path)

整体流程为：

连接 AirSim 模拟器
读取 CSV 中的位姿信息
循环处理每一条位姿信息：读取并提取位姿数据
更新飞行器位置和姿态
获取并保存图像：获取相机图像
保存图像到指定文件夹

一、连接 AirSim 模拟器

# 连接到 AirSim 模拟器
client = airsim.MultirotorClient()
client.confirmConnection()

创建airsim.MultirotorClient()类对象client， 用于控制多旋翼无人机。

client.confirmConnection()确认AirSim通信连接。

二、初始化信息与读取位姿信息文件

1.设置相机列表和文件夹路径

camera_list = ["0", "1", "2", "3", "4"]
folder_path = "D:/airsimpy/screen"

camera_list，包含模拟器中五个相机的名称，编号从 "0" 到 "4"，代表无人机前后左右上下不同的视角。

folder_path，用于设置图像保存的文件夹路径。

2.读取位姿信息的csv文件

poses_csv_file = open("D:/airsimpy/poses.csv", "r")
pos_reader = csv.DictReader(poses_csv_file)

以只读模式打开姿态文件.csv，返回一个文件对象赋给poses_csv_file。

通过 csv.DictReader 创建一个 CSV 文件的读取器 pos_reader，该读取器将每一行数据读取为一个字典。

例如，如果 CSV 文件的第一行是：

x,y,z,yaw,pitch,roll
1.0,2.0,3.0,0.1,0.2,0.3

那么在循环中每一行将返回一个字典，格式如下：

{'x': '1.0', 'y': '2.0', 'z': '3.0', 'yaw': '0.1', 'pitch': '0.2', 'roll': '0.3'}

三、循环读取位姿数据

for i, row in enumerate(pos_reader):
    # 获取位姿信息
    x, y, z = float(row['x']), float(row['y']), float(row['z'])
    yaw, pitch, roll = float(row['yaw']), float(row['pitch']), float(row['roll'])

    # 创建目标位置和姿态对象
    pose = airsim.Pose(airsim.Vector3r(x, y, z), airsim.to_quaternion(pitch, roll, yaw))
    # 移动到目标位置
    client.simSetVehiclePose(pose, True)

遍历 pos_reader 中的每一行数据，i 是当前行的索引（从 0 开始），row 是当前行的数据（一个字典）。

通过字典的键值对，获取到位置和姿态信息，创建airsim.Pose对象pose，Vector3r 表示位置，to_quaternion 将欧拉角（pitch, roll, yaw）转换为四元数，表示飞行器的姿态。

调用client的函数simSetVehiclePose位姿控制，命令将飞行器移动到指定的位置和姿态。传入的第一个参数的airsim.Pose对象，第二个参数是bool值，指定是否进行平滑过渡（平滑移动）到目标位置和姿态，true为平滑过渡，false则直接跳转。

四、获取相机图像并保存

在当前姿态下，循环调用相机获取图像

    for j, camera_name in enumerate(camera_list):
        responses = client.simGetImages([airsim.ImageRequest(camera_name, airsim.ImageType.Scene, False, False)])
        img_raw = responses[0]

        # 将字节流转换为 NumPy 数组（RGB 图像）
        img1d = np.frombuffer(img_raw.image_data_uint8, dtype=np.uint8)
        img_rgb = img1d.reshape(img_raw.height, img_raw.width, 3)

        # 生成图像文件名
        img_filename = "pose_{0}_x_{1:.2f}_y_{2:.2f}_z_{3:.2f}_yaw_{4:.2f}_pitch_{5:.2f}_roll_{6:.2f}_camera_{7}.png".format(
            i, x, y, z, yaw, pitch, roll, j)

        # 创建图像保存路径
        img_filepath = os.path.join(folder_path, img_filename)

        # 保存图像为 PNG 格式
        airsim.write_png(os.path.normpath(img_filepath), img_rgb)

j是相机的索引，camera_name是相机的名称。

1.图像获取

调用client的simGetImages函数获取图像，传入参数为request列表，列表每一个元素也是一个列表，类型为airsim.ImageRequest，代表一张图像的获取设置，包含相机名称，图像类别，是否浮点数和是否压缩的列表。

responses = client.simGetImages([airsim.ImageRequest(camera_name, airsim.ImageType.Scene, False, False)])

最后两个参数设为false获取的图像是原始图像的字节数据。

img_raw = responses[0]将获取的图像字节数据赋值给img_raw变量。

2.格式转换

img1d = np.frombuffer(img_raw.image_data_uint8, dtype=np.uint8)
img_rgb = img1d.reshape(img_raw.height, img_raw.width, 3)

使用np.frombuffer将获取的字节流数据转为一个一维的numpy数组，数据类型为uint8。

再使用reshape方法，将这个一维数组转为三维的图像numpy数组，对应rgb三通道。numpy数组便于图像的处理。

3.图像保存

# 生成图像文件名
img_filename = "pose_{0}_x_{1:.2f}_y_{2:.2f}_z_{3:.2f}_yaw_{4:.2f}_pitch_{5:.2f}_roll_{6:.2f}_camera_{7}.png".format(
            i, x, y, z, yaw, pitch, roll, j)

# 创建图像保存路径
img_filepath = os.path.join(folder_path, img_filename)

# 保存图像为 PNG 格式
airsim.write_png(os.path.normpath(img_filepath), img_rgb)

img_filename 使用 format() 方法生成图像文件的文件名。文件名中包含了飞行器的位姿信息（x, y, z, yaw, pitch, roll）以及相机的索引 j，使得每张图像的文件名都是唯一的。

使用os.path.join函数将文件夹名和文件名合并，得到图像保存的完整路径。

airsim.write_png(os.path.normpath(img_filepath), img_rgb)

airsim.write_png() 将图像保存为 PNG 格式。os.path.normpath() 用于规范化文件路径，确保路径在不同操作系统中正确解析。保存的数据为img_rgb的三通道numpy数组。

print("图像和位姿信息均已保存到文件夹：", folder_path)

最后输出保存信息和文件夹路径。