Azure 上的 AirSim 开发环境#

本文档介绍如何在 Azure 上自动创建开发环境，以及如何使用 Visual Studio Code 编写和调试连接到 AirSim 的 Python 应用程序

自动部署您的 Azure VM#

点击蓝色按钮开始 Azure 部署（模板中已预先填充了以下 2 个教程用例的推荐虚拟机大小）


注意：虚拟机部署和配置过程可能需要 20 多分钟才能完成

关于 Azure VM 的部署#

  • 使用 Azure 试用帐户时，默认 vCPU 配额不足以分配运行 AirSim 所需的虚拟机。如果出现这种情况，您将在尝试创建虚拟机时看到错误，并且需要提交增加配额的请求。请务必了解虚拟机的使用方式和费用。

  • 为避免在不使用时对虚拟机使用产生费用，请记住从 Azure 门户 释放其资源或从 Azure CLI 使用以下命令： 

    az vm deallocate --resource-group MyResourceGroup --name MyVMName

通过 Visual Studio Code 和远程 SSH 进行编码和调试#

  • 安装 Visual Studio Code
  • 安装 Remote - SSH 扩展
  • 按 F1 并运行 Remote - SSH: Connect to host... 命令
  • 添加最近创建的虚拟机详细信息。例如， AzureUser@11.22.33.44
  • 再次运行 Remote - SSH: Connect to host... 命令，现在选择新添加的连接。
  • 连接后，点击 Visual Studio Code 中的Clone Repository按钮，然后将其克隆到远程虚拟机中并仅打开 azure 文件夹，或者创建一个全新的存储库，克隆它并将 azure 文件夹的内容从此存储库复制到其中。务必打开该目录，以便 Visual Studio Code 能够针对具体场景使用特定的 .vscode 目录，而不是通用的 AirSim .vscode 目录。该目录包含建议安装的扩展程序、远程启动 AirSim 的任务以及 Python 应用程序的启动配置。
  • 安装所有推荐的扩展
  • 按 F1 并选择Tasks: Run Task选项。然后，从 Visual Studio Code 中选择Start AirSim任务，以从 Visual Studio Code 执行 start-airsim.ps1 脚本。
  • 打开app目录中的 multirotor.py 文件
  • 开始使用 Python 进行调试
  • 完成后，请记住停止并解除分配 Azure VM，以避免产生额外费用

从本地 Visual Studio Code 进行编码和调试，并通过转发端口连接到 AirSim#

注意

此场景将使用 2 个 Visual Studio Code 实例。第一个实例将用作桥梁，通过 SSH 将端口转发到 Azure VM 并执行远程进程；第二个实例将用于本地 Python 开发。为了能够从本地 Python 代码访问 VM，需要保持 Visual Studio Code 的 Remote - SSH 实例处于打开状态，同时在第二个实例上使用本地 Python 环境。

  • 打开第一个 Visual Studio Code 实例
  • 按照上一节中的步骤通过 Remote - SSH 进行连接
  • 在 远程资源管理器(Remote Explorer)中，将端口 41451 添加为本地主机的转发端口
  • 按照上一场景中的说明，使用远程会话在 Visual Studio Code 上运行Start AirSim任务，或者在 VM 中手动启动 AirSim 二进制文件
  • 打开第二个 Visual Studio Code 实例，无需断开或关闭第一个实例
  • 要么在本地克隆此存储库并仅在 Visual Studio Code 中打开 azure 文件夹，要么创建一个全新的存储库，克隆它并从该存储库中复制 azure 文件夹的内容。
  • 在 app 目录中运行 pip install -r requirements.txt
  • 打开 app 目录中的 multirotor.py 文件
  • 开始使用 Python 进行调试
  • 完成后，请记住停止并解除分配 Azure VM，以避免产生额外费用

使用 Docker 运行#

一旦 AirSim 环境和 Python 应用程序准备就绪，您就可以将所有内容打包为 Docker 镜像。azure 目录中的示例项目已准备好使用 Docker 运行预构建的 AirSim 二进制文件和 Python 代码。

当你想要大规模运行模拟时，这将是一个完美的方案。例如，你可以为同一个模拟设置几种不同的配置，并使用 Azure 容器服务上的 Docker 镜像以并行、无人值守的方式执行它们。

由于 AirSim 需要访问主机 GPU，因此需要使用支持该功能的 Docker 运行时。有关在 Docker 中运行 AirSim 的更多信息，请点击 此处 。

使用 Azure 容器服务运行此映像时，唯一的额外要求是向将要部署的容器组添加 GPU 支持。

它可以使用来自 DockerHub 的公共 docker 镜像或部署到私有 Azure 容器注册表的镜像。

构建 docker 镜像#

docker build -t <your-registry-url>/<your-image-name> -f ./docker/Dockerfile .`

使用不同的 AirSim 二进制文件#

要使用不同的 AirSim 二进制文件，请首先查看官方文档：如何在 Windows 上构建 AirSim 以及 如何在 Linux 上构建 AirSim （如果您还想使用 Docker 运行它）

一旦您拥有包含新 AirSim 环境的 zip 文件（或者更喜欢使用 官方版本 中的文件），您需要修改存储库的 azure 目录中的某些脚本以指向新环境： - 在 azure/azure-env-creation/configure-vm.ps1 中，使用新值修改以 $airSimBinary 开头的所有参数 - 在 azure/start-airsim.ps1 中，使用新值修改 $airSimExecutable 和 $airSimProcessName

如果你使用的是docker镜像，你还需要一个linux二进制zip文件，并修改以下Docker相关的文件： - 在 azure/docker/Dockerfile 中，使用新值修改 AIRSIM_BINARY_ZIP_URL 和 AIRSIM_BINARY_ZIP_FILENAME ENV 声明 - 在 azure/docker/docker-entrypoint.sh 中，使用新值修改 AIRSIM_EXECUTABLE

维护此开发环境#

此开发环境的多个组件（ARM 模板、初始化脚本和 VSCode 任务）直接依赖于当前目录结构、文件名和存储库位置。计划 修改/fork 其中任何一个组件时，请务必检查每个脚本和模板，以进行必要的调整。