Airsim仿真双目相机时间戳不同步的解决办法

settings.json

bash 复制代码
{
  "SeeDocsAt": "https://github.com/Microsoft/AirSim/blob/main/docs/settings.md",
  "SettingsVersion": 1.2,
  "SimMode": "Multirotor",
  "ViewMode": "NoDisplay",
  "ClockSpeed": 1.0,
  "LocalHostIp": "192.168.35.220",
  "ApiServerPort": 41451,
  "Vehicles": {
    "drone_1": {
      "VehicleType": "SimpleFlight",
      "DefaultVehicleState": "Armed",
      "EnableCollisionPassthrogh": false,
      "EnableCollisions": true,
      "AllowAPIAlways": true,
      "Cameras": {
        "front_left_custom": {
          "CaptureSettings": [
            {
              "PublishToRos": 1,
              "ImageType": 0,
              "Width": 672,
              "Height": 376,
              "FOV_Degrees": 120,
              "TargetGamma": 1.5
            }
          ],
          "X": 0.50, "Y": -0.06, "Z": 0.10,
          "Pitch": 0.0, "Roll": 0.0, "Yaw": 0.0
        },
        "front_right_custom": {
          "CaptureSettings": [
            {
              "PublishToRos": 1,
              "ImageType": 0,
              "Width": 672,
              "Height": 376,
              "FOV_Degrees": 120,
              "TargetGamma": 1.5
            }
          ],
          "X": 0.50, "Y": 0.16, "Z": 0.10,
          "Pitch": 0.0, "Roll": 0.0, "Yaw": 0.0
        }
      },
      "X": 0,
      "Y": 0,
      "Z": 0,
      "Pitch": 0,
      "Roll": 0,
      "Yaw": 0
    }
  }
}

airsim_ros_pkgs/src/airsim_ros_wrapper.cpp

cpp 复制代码
void AirsimROSWrapper::img_response_timer_cb(const ros::TimerEvent& event)
{
    try {
        int image_response_idx = 0;

        uint64_t kk;

        for (const auto& airsim_img_request_vehicle_name_pair : airsim_img_request_vehicle_name_pair_vec_) {
            const std::vector<ImageResponse>& img_response = airsim_client_images_.simGetImages(airsim_img_request_vehicle_name_pair.first, airsim_img_request_vehicle_name_pair.second);
            
            // 创建 img_response 的副本,修改副本的时间戳
            std::vector<ImageResponse> img_response_copy = img_response;

            if (image_response_idx == 0){
                kk = img_response_copy[0].time_stamp;  // 获取第一个元素的时间戳
            }
            else {
                img_response_copy[0].time_stamp = kk;  // 使用保存的时间戳
            }

            if (img_response_copy.size() == airsim_img_request_vehicle_name_pair.first.size()) {
                process_and_publish_img_response(img_response_copy, image_response_idx, airsim_img_request_vehicle_name_pair.second);
                image_response_idx += img_response_copy.size();
            }

            // if (img_response.size() == airsim_img_request_vehicle_name_pair.first.size()) {
            //     process_and_publish_img_response(img_response, image_response_idx, airsim_img_request_vehicle_name_pair.second);
            //     image_response_idx += img_response.size();
            // }
        }
    }

    catch (rpc::rpc_error& e) {
        std::string msg = e.get_error().as<std::string>();
        std::cout << "Exception raised by the API, didn't get image response." << std::endl
                  << msg << std::endl;
    }
}
相关推荐
硅谷秋水15 小时前
RoboChallenge:具身策略的大规模真实机器人评估
计算机视觉·语言模型·机器人
小巫山云子16 小时前
OTF(On-The-Fly)技术详解
人工智能·计算机视觉·视觉检测·相机·半导体工业
YOLO数据集集合17 小时前
智慧工业工地安全防护检测数据集 | 工业安全 防护装备检测 安全帽识别 口罩检测 9097期
人工智能·目标检测·计算机视觉·目标跟踪·智慧工地·工地
YOLO_DATA17 小时前
遥感滑坡检测的数据集 2299 张 1类 yolo格式 遥感滑坡检测数据集
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉·无人机·yolo数据集·ai数据集
风巽·剑染春水17 小时前
【学习笔记】DINOv1,DINOv2,DINOv3 系列技术理解
计算机视觉·自监督学习·基础模型·dino
zx_7414848118 小时前
【计算机视觉入门】基于 dlib 与 OpenCV 的三大案例:人脸检测、年龄性别预测与疲劳检测
opencv·计算机视觉·dnn
zx_7414848118 小时前
【计算机视觉入门】OpenCV + MediaPipe + dlib:从仿射变换到换脸、手势、姿态与人脸网格
python·opencv·计算机视觉
sali-tec21 小时前
C# 基于OpenCv的视觉工作流-章108-区域筛选
图像处理·人工智能·opencv·算法·计算机视觉
YOLO数据集集合1 天前
高铁轨道紧固件损坏检测数据集 | 高铁巡检 紧固件缺陷 轨道安全9093期
人工智能·目标检测·计算机视觉·目标跟踪·轨道·铁轨紧固件·铁轨
潜心一志1 天前
HALCON软件——基础语法
学习·计算机视觉