gym-pybullet-drones

这是对原始 gym-pybullet-drones 仓库的一个极简重构，旨在与 gymnasium、stable-baselines3 2.0 和 SITL betaflight/crazyflie-firmware 兼容。

注意：如果您更喜欢访问原始代码库（在2021年IROS会议上展示），请在克隆仓库后执行 git checkout [paper|master]，并参考相应的 README.md 文件。

编队飞行控制信息

安装

在 Intel x64/Ubuntu 22.04 和 Apple Silicon/macOS 14.1 上测试通过。

git clone https://github.com/utiasDSL/gym-pybullet-drones.git
cd gym-pybullet-drones/

conda create -n drones python=3.10
conda activate drones

pip3 install --upgrade pip
pip3 install -e . # 如果需要，执行 `sudo apt install build-essential` 以安装 `gcc` 并构建 `pybullet`

使用

PID控制示例

cd gym_pybullet_drones/examples/
python3 pid.py # 位置和速度参考
python3 pid_velocity.py # 期望速度参考

下洗效应示例

cd gym_pybullet_drones/examples/
python3 downwash.py

强化学习示例（SB3的PPO）

cd gym_pybullet_drones/examples/
python learn.py # 任务：单架无人机悬停在 z == 1.0
python learn.py --multiagent true # 任务：2架无人机分别悬停在 z == 1.2 和 0.7

强化学习示例多智能体强化学习示例

utiasDSL `pycffirmware` Python绑定示例（跨平台，单无人机）

为Ubuntu、macOS或Windows安装 pycffirmware

cd gym_pybullet_drones/examples/
python3 cff-dsl.py

Betaflight SITL示例（仅限Ubuntu）

git clone https://github.com/betaflight/betaflight # 使用撰写时的 `master` 分支（未来4.5版本）
cd betaflight/ 
make arm_sdk_install # 如果需要，执行 `apt install curl`
make TARGET=SITL # 注释掉这一行：https://github.com/betaflight/betaflight/blob/master/src/main/main.c#L52
cp ~/gym-pybullet-drones/gym_pybullet_drones/assets/eeprom.bin ~/betaflight/ # 假设 gym-pybullet-drones/ 和 betaflight/ 都克隆在 ~/ 目录下
betaflight/obj/main/betaflight_SITL.elf

在另一个终端中运行示例

conda activate drones
cd gym_pybullet_drones/examples/
python3 beta.py --num_drones 1 # 查看文件的文档字符串以了解如何使用多架无人机

引用

如果您愿意，请引用我们的 IROS 2021 论文（以及原始代码库）

@INPROCEEDINGS{panerati2021learning,
      title={学习飞行---一个基于PyBullet物理引擎的多智能体四旋翼飞行器控制强化学习Gym环境}, 
      author={Jacopo Panerati 和 Hehui Zheng 和 SiQi Zhou 和 James Xu 和 Amanda Prorok 和 Angela P. Schoellig},
      booktitle={2021年IEEE/RSJ智能机器人与系统国际会议(IROS)论文集},
      year={2021},
      volume={},
      number={},
      pages={7512-7519},
      doi={10.1109/IROS51168.2021.9635857}
}

参考文献

Carlos Luis 和 Jeroome Le Ny (2016) 纳米四旋翼飞行器轨迹跟踪控制器设计
Nathan Michael, Daniel Mellinger, Quentin Lindsey, Vijay Kumar (2010) GRASP多微型无人机测试平台
Benoit Landry (2014) 四旋翼飞行器在杂乱环境中的规划与控制
Julian Forster (2015) Crazyflie 2.0 纳米四旋翼飞行器系统辨识
Antonin Raffin, Ashley Hill, Maximilian Ernestus, Adam Gleave, Anssi Kanervisto, 和 Noah Dormann (2019) Stable Baselines3
Guanya Shi, Xichen Shi, Michael O'Connell, Rose Yu, Kamyar Azizzadenesheli, Animashree Anandkumar, Yisong Yue, 和 Soon-Jo Chung (2019) 神经着陆器：使用学习动力学的稳定无人机着陆控制
C. Karen Liu 和 Dan Negrut (2020) 基于物理的模拟器在机器人学中的作用
Yunlong Song, Selim Naji, Elia Kaufmann, Antonio Loquercio, 和 Davide Scaramuzza (2020) Flightmare：一个灵活的四旋翼飞行器模拟器

核心团队进行中的工作

多无人机 crazyflie-firmware SITL 支持 (@spencerteetaert, @JacopoPan)
使用可步进仿真的 SITL 服务 (@JacopoPan)

期望的贡献/拉取请求

通过在 BaseAviary._dynamics() 中实现缓冲区来添加电机延迟、高级 ESC 建模
通过编辑 BaseAviary._updateAndStoreKinematicInformation()、BaseAviary._getDroneStateVector() 和相关子类的 .computeObs() 方法，用四元数替换 rpy（并用体速率替换 ang_vel）