Skip to content

OpenHUTB/hutb

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

6,739 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

人车模拟器

该项目是一个用于研究具身人无人车无人机的影视级物理模拟器,旨在支持人和载具算法的开发、训练和验证。 除了开源代码外,还提供了为此目的创建的可自由使用的开放数字资产(城镇布局建筑载具行人道具 等)。 该模拟平台支持 VR 驾驶舱空地一体传感器数据合成交通管理器多物理场仿真行人导航Python接口 等标准规范。 详细介绍请参考 文档

CICD: Github Action CICD: Github Action CICD: Github Action CICD: Github Action Python 3.7+ License: Non-Commercial Python 3.7+ Python 3.7+ Python 3.7+ Platform Platform

English | 简体中文   |   🌐 项目主页  |  📖 中文文档

使用示例

  1. 下载并执行 模拟器下载工具
  2. 进入生成的目录hutb/PythonAPI/carla/dist/,使用pip install hutb-*.whl安装特定 Python 版本的工具包(支持Python 3.7-3.14),运行以下脚本在场景中 生成车辆和行人
    python PythonAPI/examples/generate_traffic.py
    手动控制行人
    python PythonAPI/examples/manual_control.py --filter walker.pedestrian.*
    使用 config.py 切换VR 驾驶舱模式 ,使用罗技方向盘或键盘WASD等进行控制,Z为倒档:
    python config.py --map Town10HD?GAME=VR
    切换到 无人机模式
    python config.py --map Town10HD?GAME=AIR
    # 起飞后按回车键进入不同状态
    python PythonClient/multirotor/hello_drone.py

源码编译

使用git clone或从此页面下载项目。

# 启动编辑器
setup.bat -l
# 打包
setup.bat -p

请注意,hutb分支包含最新版本以及最新的修复程序和功能。 或者按照 如何在Windows上构建中文说明如何在Linux上构建 中的说明进行操作。

Note

艺术创作人员可以不编译,直接下载 链接 中的software/hutb/hutb_editor.zip文件并解压,双击launch_hutb_editor.bat即可启动带插件的虚幻编辑器。

软硬件要求

  • 处理器:Intel i7 gen 9th - 11th / Intel i9 gen 9th - 11th / AMD ryzen 7 / AMD ryzen 9
  • 内存:+16 GB
  • 显卡:NVIDIA RTX 2070 以上
  • 操作系统:Windows 10+、Ubuntu 18.04+、MacOS 12+。

生态系统

与模拟平台相关的存储库:

其他

除了文档之外,还为用户创建了一些附加内容。这是一种涵盖不同主题的好方法,例如对特定模块的详细解释、功能的最新改进、未来的工作等。

参考和许可证

@inproceedings{Dosovitskiy17,
  title = {{CARLA}: {An} Open Urban Driving Simulator},
  author = {Alexey Dosovitskiy and German Ros and Felipe Codevilla and Antonio Lopez and Vladlen Koltun},
  booktitle = {Proceedings of the 1st Annual Conference on Robot Learning},
  pages = {1--16},
  year = {2017}
}
@article{jdan,
	author={Haidong Wang and Xuan He and Zhiyong Li and Jin Yuan and Shutao Li},
	title={JDAN: Joint Detection and Association Network for Real-Time Online Multi-Object Tracking.},
	journal={ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications},
	volume=19,
	year=2023,
}

该项目站在巨人的肩膀上,诚挚感谢以下开源项目的开发者: Carla (MIT 许可证)、AirSim (MIT 许可证)、DReyeVR (MIT 许可证)、CarlaAir(MIT 许可证)、OpenSim (Apache 许可证)。

Carla 相关的资产遵循 CC-BY 许可证。 其他相关资产(包括湖南工商大学大学长沙中电软件园等地图场景)和代码基于 MIT 许可证 开源。