完成基于 CarlaAir 与 ROS 的无人机视觉自主巡航防撞系统闭环 (#59)Drone imitation learning

[tianyutu981]

修改概述:
关联 Issue #59。基于 CarlaAir (UE4 + AirSim) 仿真环境与 ROS 架构，构建端到端视觉行为克隆（Imitation Learning）无人机自主巡航与防撞闭环。重构了通信桥接与推理控制直通管线，消除死锁门控，并引入线程锁根除底层并发崩溃，实现平稳巡航。

修改的详细描述

1. 通信桥接重构与并发加锁 (drone_ros_node.py)：剔除冗余复杂的状态机与轮询逻辑，恢复轻量无状态直通；引入 threading.Lock 互斥锁，严格串行化前置相机图像抓取（simGetImages）与飞控速度下发（moveByVelocityAsync），根除底层 TCP 管道并发争抢导致的 BufferError 崩溃。
2. 端到端视觉推理直通管线 (drone_autonomous_node.py)：剥离多层状态机、多余定时器与时间戳门禁，打通“图像输入 -> Tensor 预处理 -> 卷积网络推理 -> 速度即时发布”的极简闭环，实现单帧约 30ms 的高频低延迟反应式控制。
3. 巡航高度与动力学安全限幅：优化起飞与定高逻辑，将自主巡航基准高度锁定在安全避障高度（约 3.0 米），彻底越过地面低矮护栏与杂物；对横向速度与偏航角速度施加安全限幅，确保城市主干道巡航轨迹平稳。
4. 演示资料与文档归档：在 docs/ 目录下同步添加实机自主巡航验证动图，并在说明文档中补充测试与部署流程。

经过了什么样的测试？

1. 操作系统: Windows 11 (宿主机运行 CarlaUE4 / AirSim 仿真) + Ubuntu 20.04 (VMware 虚拟机运行 ROS Noetic)
2. Python 版本: 3.8
3. 基础校验:
   • 语法检查：修改代码均通过 python -m py_compile 语法校验。
   • 话题连通性测试：验证 /drone/front_camera/image_raw（10 Hz 推流）与 /drone/cmd_vel 控制指令收发畅通。
   • 闭环稳定性测试：连续多次起飞巡航，未再发生飞控死锁、着陆保护锁死或底层缓冲区冲突异常。

运行效果（动图、视频、图片、链接等）

修改所对应的前后效果（代码/网页）:

• 修改前：底层取图与控机并发抢占 AirSim 套接字，运行数秒即报 BufferError 崩溃闪退；自主节点内多层状态标志位死锁，导致模型推理正常但速度无法下发，真机悬停僵死。
• 修改后：全链路直通运行顺畅，模型单帧推理 ~30ms 实时驱动飞控，无人机稳定爬升至安全高度并沿主干道实现端到端连续自主巡航。

所使用具体的大模型声明: Claude Code/Deepseek-flash