AirSim (Aerial Informatics and Robotics Simulation) ist ein Open-Source-Simulator von Microsoft, der für die Forschung an autonomen Fahrzeugen – insbesondere Drohnen und Autos – entwickelt wurde. Basierend auf Unreal Engine bietet AirSim fotorealistische Umgebungen und eine realistische Physiksimulation, ideal für das Training und die Validierung von Algorithmen zur Wahrnehmung, Steuerung und zum Reinforcement Learning.

AirSim wird in Forschung und Industrie eingesetzt, z. B. für autonome Navigation, Hindernisvermeidung oder Multi-Agenten-Szenarien.

Hauptvorteile:

• Realistische Sensor- und Umweltsimulation

• Unterstützung für Luft- und Bodenfahrzeuge

• Modular, erweiterbar und Open Source

Was sind die Hauptfunktionen von AirSim?

Fotorealistische 3D-Umgebungen mit Echtzeitphysik

AirSim nutzt Unreal Engine, um realitätsnahe Szenen mit hoher grafischer Qualität zu erzeugen.

• Hochauflösende Texturen, Beleuchtung und Materialien

• Konfigurierbares Wetter, Tageszeit und Umgebungskomplexität

• Realistische Interaktion mit Gelände und Objekten

Präzise Sensorsimulation

AirSim enthält zahlreiche virtuelle Sensoren für Forschung in Computer Vision, SLAM und Sensordatenfusion.

• RGB-, Tiefen- und Segmentierungskameras

• LiDAR, IMU, GPS, Magnetometer, Barometer

• Konfigurierbare Störmodelle und Abtastraten

Unterstützung für Drohnen und Fahrzeuge

Simuliert werden sowohl Multikopter als auch Bodenfahrzeuge mit unterschiedlichen Steuerungsmethoden.

• Integrierte Flug- und Fahrsteuerung per API

• Szenarien mit mehreren Fahrzeugen möglich

• Physikbasiertes Verhalten und Feinjustierung

Integration mit KI- und Robotik-Frameworks

AirSim lässt sich in verschiedene KI-Workflows integrieren.

• Steuerung per Python- oder C++-API

• ROS-Kompatibilität für Robotiksysteme

• Datenerfassung für RL oder überwachten Lernansatz

Open Source und erweiterbar

Als MIT-lizenziertes Projekt ist AirSim offen anpassbar für individuelle Forschungsbedürfnisse.

• Anpassbare Fahrzeuge, Sensoren und Umgebungen

• Aktive Community und Microsoft-geführte Entwicklung

• Kompatibel mit Trainingspipelines und Deep-Learning-Tools

Warum AirSim verwenden?

• Entwickelt für autonome Systeme, speziell Drohnen und autonome Autos

• Hohe Simulationsqualität für visuelle Wahrnehmung und Steuerung

• Open Source und flexibel anpassbar

• Integrierbar mit ROS, TensorFlow, PyTorch & Co.

• Breit eingesetzt in Wissenschaft und Industrie, ideal für reproduzierbare Tests