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JacopoPan/aerial-autonomy-stack

Framework aberto de ROS2 para simular e implantar enxames de drones baseados em percepção com os autopilotos PX4, ArduPilot e Betaflight.

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há 22 horas

O que é?

O Aerial Autonomy Stack (AAS) é uma estrutura de software em containers para desenvolver autonomia em múltiplos drones. Ele executa controladores de voo PX4, ArduPilot e Betaflight em simulações com Gazebo, abrangendo quadricópteros, VTOLs do tipo quadplane e tailsitters, e oferece uma interface baseada em ações do ROS2 para controlá-los.

A stack inclui componentes de percepção, como detecção de objetos com YOLO e runtimes de GPU do ONNX, além de odometria LiDAR com KISS-ICP, e vários mundos 3D para testes baseados em percepção. As simulações podem rodar mais rápido que o tempo real, ser avançadas passo a passo em um ambiente Gymnasium e iniciadas em várias instâncias paralelas.

A mesma base de código também é voltada para hardware real em placas NVIDIA Jetson Orin, usando JetPack, DeepStream e TensorRT no Docker, e oferece suporte a testes hardware-in-the-loop da computação embarcada.

Recursos principais

  • 01Simula configurações com vários veículos PX4, ArduPilot e Betaflight, incluindo quadricópteros, VTOLs e tailsitters.
  • 02Oferece interfaces de ação do ROS2 para decolagem, pouso, órbita e controle offboard.
  • 03Executa detecção com YOLO e odometria LiDAR usando runtimes de GPU do ONNX.
  • 04Oferece um ambiente Gymnasium e simulações mais rápidas que o tempo real, com várias instâncias.
  • 05Oferece suporte à simulação em Docker e à implantação em NVIDIA Jetson Orin.
  • 06Inclui comunicação entre veículos baseada em Zenoh e uma rede dupla para sensores simulados e comunicação entre veículos.

Casos de uso

  • Prototipar formações de múltiplos drones ou comportamentos de enxame antes dos testes de voo.
  • Treinar ou avaliar políticas de aprendizado por reforço com uma interface Gymnasium.
  • Testar pipelines de percepção, como detecção e odometria LiDAR, em mundos 3D simulados.
  • Implantar código embarcado de percepção e controle em drones baseados em Jetson.

Início rápido

  1. 1

    Instale git, xterm, xfonts-base, wget e unzip

    sudo apt update && sudo apt install -y git xterm xfonts-base wget unzip
  2. 2

    Clone o repositório e entre na pasta tools

    git clone https://github.com/JacopoPan/aerial-autonomy-stack.git && cd aerial-autonomy-stack/tools_and_docs/
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    Verifique se o driver NVIDIA, o Docker e o nvidia-container-toolkit estão instalados

    ./tests/check_requirements.sh
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    Compile as imagens de simulação (a primeira compilação leva cerca de 45 minutos)

    ./sim_build.sh

Antes de usar

  • Requer uma GPU NVIDIA com driver, Docker e nvidia-container-toolkit.
  • Desenvolvido e testado no Ubuntu 24.04; o Windows 11 requer WSL.
  • A primeira compilação leva aproximadamente 45 minutos.

Em coleções

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Tópicos

#drone#ros2#simulation#px4#ardupilot#swarm#computer-vision#jetson#betaflight#fixed-wing

Perguntas frequentes

O que é aerial-autonomy-stack?
Framework aberto de ROS2 para simular e implantar enxames de drones baseados em percepção com os autopilotos PX4, ArduPilot e Betaflight. O Aerial Autonomy Stack (AAS) é uma estrutura de software em containers para desenvolver autonomia em múltiplos drones. Ele executa controladores de voo PX4, ArduPilot e Betaflight em simulações com Gazebo, abrangendo quadricópteros, VTOLs do tipo quadplane e tailsitters, e oferece uma interface baseada em ações do ROS2 para controlá-los.
aerial-autonomy-stack é gratuito? Qual é a licença?
aerial-autonomy-stack é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
aerial-autonomy-stack ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de aerial-autonomy-stack foi em 6 de nov. de 2026.
Para que posso usar aerial-autonomy-stack?
Prototipar formações de múltiplos drones ou comportamentos de enxame antes dos testes de voo. Treinar ou avaliar políticas de aprendizado por reforço com uma interface Gymnasium. Testar pipelines de percepção, como detecção e odometria LiDAR, em mundos 3D simulados. Implantar código embarcado de percepção e controle em drones baseados em Jetson.
Como instalar aerial-autonomy-stack?
Instale git, xterm, xfonts-base, wget e unzip: sudo apt update && sudo apt install -y git xterm xfonts-base wget unzip Clone o repositório e entre na pasta tools: git clone https://github.com/JacopoPan/aerial-autonomy-stack.git && cd aerial-autonomy-stack/tools_and_docs/ Verifique se o driver NVIDIA, o Docker e o nvidia-container-toolkit estão instalados: ./tests/check_requirements.sh Compile as imagens de simulação (a primeira compilação leva cerca de 45 minutos): ./sim_build.sh
Onde consigo aerial-autonomy-stack?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/JacopoPan/aerial-autonomy-stack

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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