LAESim 哈尔滨工业大学（深圳） 广东省空天网络与智能感知重点实验室
LAESim 岛屿 SceneMap 仿真场景全景

哈尔滨工业大学（深圳） · 广东省空天网络与智能感知重点实验室

空天地海协同仿真平台

LAESim

在同一个 Unreal Engine 场景中组织无人机、车辆、舰船与卫星，并把 ROS 算法和 ns-3 自组织网络纳入同一套可复现实验流程。

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UE 4.27 · Python API · ROS Noetic · ns-3.48

4类协同载具
5个独立 RPC 端口
2种通信后端
1套统一场景配置
LAESim 场景中的卫星、无人机、车辆与舰船
同一岛屿场景中的卫星、无人机、车辆与舰船

统一载具体系

从单类仿真扩展到空天地海协同

LAESim 的 AirGround 模式允许不同载具共享场景、传感器与任务时间线，同时保持各自独立的控制接口和 RPC 端口。

  • 无人机SimpleFlight 与多机控制
  • 车辆PhysXCar 与地面任务
  • 舰船简化三自由度水面运动
  • 卫星三维速度控制与空间协同
查看载具与接口 →

SceneMap

让卫星图成为可计算的仿真场景

将图片加载为可碰撞平面地图，建立像素、局部米制坐标与 GPS 之间的转换关系，让载具按真实地理位置出生和协同。

01导入图片任意长宽比的卫星图或任务地图
02设置比例尺定义每个像素对应的实际距离
03GPS 配准通过 GeoReference 对齐经纬度
04运行任务按像素、米制坐标或 GPS 部署载具

仿真画面

从单类编队到多域协同

以下画面均来自 LAESim 当前开发版本，用于展示不同类型载具在统一岛屿场景中的运行状态。

三架无人机与三辆车辆组成的空地协同编队
空地协同多无人机与多车辆联合部署
两颗卫星在岛屿场景上空编队运行
空间载具卫星编队与三维运动控制
三艘舰船在海面编队运行
海上编队多舰船水面运动仿真
查看全部仿真案例 →

视频演示

查看 LAESim 场景运行效果

通过实际录制画面了解岛屿环境、多类型载具和协同场景的整体效果。

ROS + ns-3

把通信条件带入协同算法

保留理想通信作为基线，或启用 ns-3 模拟 Wi-Fi ad hoc、OLSR/AODV、时延、吞吐量与丢包。

WindowsLAESim / UE4物理、画面、传感器与载具位置
WSL2ROS Noetic控制、状态和协同应用消息
可选后端ns-3.48无线链路、路由和网络指标
查看集成与安装 查看验证案例 →

可复现工程

从源码构建到实验验证

  1. 1
    选择配置

    从混合载具、SceneMap 和传感器模板开始。

  2. 2
    启动场景

    在 UE 4.27 中运行 LAESim 并确认各 RPC 端口。

  3. 3
    连接算法

    使用 Python API，或在 WSL2 中连接 ROS Noetic。

  4. 4
    加入网络

    按实验需要在理想通信与 ns-3 后端之间切换。

团队与联系

由空天网络与智能感知重点实验室开发维护

LAESim 由哈尔滨工业大学（深圳）广东省空天网络与智能感知重点实验室持续开发，欢迎试用、反馈问题并开展科研合作。

实验室负责人

张霆廷 梁天豪

主要贡献者

平雨奇 吴俊炜 雷光宇
查看团队与联系方式 → 提出问题或合作建议 →

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