Show HN：Aerial-autonomy-stack – 基於感知的開源無人機集羣系統

Aerial-autonomy-stack (AAS) 是一個開源的“電池包含”軟件棧，旨在簡化多無人機自主系統的開發、仿真和部署流程。該項目由JacopoPan開發，在GitHub上收穫了大量關注（500+星標），為研究者、愛好者和工業用户提供了一套完整的工作流。

AAS的核心優勢在於其模塊化集成：它將ROS2作為中間件，兼容PX4和ArduPilot兩大主流飛控固件，並內置了YOLO（通過ONNX GPU運行時）和3D LiDAR（使用KISS-ICP）感知模塊。這種設計使得用户可以在統一的框架內實現視覺和激光雷達融合的自主飛行。

仿真環境是AAS的一大亮點。項目提供了五種預構建的3D世界：impalpable_greyness（簡單形狀）、apple_orchard（基於BlenderGIS的果園）、shibuya_crossing（澀谷十字路口）、swiss_town（Pix4D攝影測量城鎮）和waterworld（動態波浪水面）。仿真支持多旋翼和垂直起降（VTOL）飛行器，可同時運行多個實例，並通過實時因子（RTF）控制速度，實現“儘可能快”或慢速調試。Gazebo的插件系統提供了風效和波浪效果，增強了仿真的真實感。

部署到真實硬件同樣便捷。AAS已在Holybro Jetson基板（搭載Pixhawk 6X和NVIDIA Orin NX 16GB）上經過測試。通過Docker容器化，用户可以在Jetson上直接構建並運行機載容器，利用JetPack和DeepStream加速感知模型。項目還支持多Jetson硬件在環（HITL）仿真，驗證機載計算和通信網絡。

對於強化學習（RL）愛好者，AAS提供了aas-gym Gymnasium環境。該環境支持基於同步或異步時間步的控制，用户可以輕鬆切換仿真和部署之間的策略。安裝過程也相對友好：用户只需安裝依賴（如nvidia-driver-580、Docker和nvidia-container-toolkit），然後運行腳本即可構建鏡像。GitHub Container Registry (ghcr.io) 每週自動構建預編譯鏡像，節省了首次構建時間（約45分鐘）。

總結而言，AAS是一個功能豐富且社區活躍的開源項目，它填補了從仿真到真實部署之間的空白，特別適合需要快速驗證無人機自主算法的團隊。無論是學術研究、競賽還是工業應用，這個軟件棧都能提供可靠的起點。