Unreal Engine
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
Unreal Engine的實例教程
Mastering 3D VTOL Creation & Unreal Engine Integration
2025 年 2 月出版
MP4 |視頻：h264、1280×720 |音頻：AAC，44.1 KHz，2 Ch
語言：英語 |時長：40h 16m |大?。?31.6 GB
學習在虛幻引擎中為游戲愛好者設計、紋理和渲染 VTOL
您將學
到什么 掌握 3D 建模：學生將學習使用 3ds Max
從頭開始創建詳細的中多邊形版本的 VTOL 高級展開和紋理技術：學習者將獲得使用 Rizom UV 展開 UV 所需的技能，并掌握 Painter
nreal Engine 中的紋理藝術集成：學生將了解如何將他們精心制作的 VTOL 無縫集成到 Unreal Engine
中ame 開發技能： 在本課程結束時，學習者將通過實踐經驗
獲得對游戲開發過程的寶貴見解 要求
熟練使用 3ds Max 等 3D 建模軟件。
熟悉使用 Rizom UV、Substance Painter 和 Photoshop 等軟件的 UV 展開和紋理技術。
對游戲引擎有基本的了解，尤其是 Unreal Engine。對游戲引擎有基本的了解，尤其是 Unreal Engine。
訪問安裝了必要軟件（3ds Max、Rizom UV、Substance Painter、Photoshop、Unreal Engine）的計算機。
描述
通過我們關于創建 VTOL（垂直起降）飛機的綜合課程，深入研究 3D 建模和游戲開發的世界。無論您是狂熱的《使命召喚》玩家，還是僅僅對數字藝術和游戲設計充滿熱情，本教程都將為您提供將虛擬創作變為現實所需的技能。
展開 本文所使用的仿真軟件支持在Unreal Engine中進行地圖編輯與導出，并帶有一定數量的3D資產庫，因此可以基于一張基礎室內地圖，布置一定數量的正方形黑白標定板，根據需要搭建一個標定地圖：
圖4：基于aiSim插件的Unreal Engine地圖編輯
首先，在Unreal Engine中打開項目，并進入室內合成地圖；
然后，從3D資產庫中選擇100cm×100cm×5cm的標定板靜態網格體，拖放到地圖中；
隨后，通過直接拖動模型上的變換工具或者修改側邊欄中的變換屬性框調整標定板的位置與姿態；
進而，配置標定板的材質，以黑色、白色的交替順序鋪展標定板；
最終形成一個長方形的標定區域。
圖5：編輯完成后的地圖效果參考
批量鋪展的過程可以拆分為對2×2的標定板組合實施橫向與縱向陣列，完成后的地圖如圖所示，整體是一個6m×11m的矩形區域，車輛放置在中間2m×5m的矩形區域中。
展開 該技術集成通過虛幻引擎 5（Unreal Engine 5）的OpenXR技術框架實現，標志著專業駕駛仿真領域在虛擬現實（VR）與混合現實（XR）技術融合方面取得重要突破！
通過虛幻引擎5（Unreal Engine 5）的OpenXR技術支持，仿真工程師現在可以利用以下優勢：
最高分辨率的顯示效果
寬廣視場角
先進 XR 功能
這些技術優勢將賦能工程師進行：
ADAS 及自動駕駛汽車測試
HMI 開發與駕駛員培訓
底盤及車輛動力學開發
???跟隨Varjo XR-4設備體驗逼真駕駛場景
正如我們的產品開發負責人 Roberto De Vecchi 所言：
“在專業駕駛模擬器中支持高品質混合現實技術，標志著我們在跨學科發展道路上又邁出重要一步-這將我們的能力邊界拓展至更先進的 HMI 應用領域?！?關于 VI-grade：
VI-grade是實時仿真和專業駕駛模擬器解決方案的領先供應商，可加速整個車輛交通行業的產品開發。VI-grade的駕駛模擬器包括從靜態桌面解決方案到全尺寸駕駛員在環動態模擬器，使主機廠、供應商、研究中心、賽車隊和高校能夠減少物理原型的開發并加速創新。
VI-grade在仿真領域擁有超過30年的經驗，總部位于德國達姆施塔特，在意大利、英國、日本、中國和美國設有技術中心。
自2018年9月以來，VI-grade成為思百吉的一部分。思百吉公司在四個主要領域開展業務——材料分析、測試與測量、在線測量儀器和精密控制，并廣泛服務于從車輛交通到航空航天、電子、能源、采礦、制藥等眾多行業。
展開 （2）附加亮點：Gaussian Splatting Renderer for Unreal Engine 5
針對需要在 Unreal Engine 環境下開展工作的團隊（如座艙 UI 的 VR 測試），aiSim 提供 GS Renderer 插件，支持將 3DGS 數字孿生場景直接導入 UE5 編輯器，即插即用。該功能已完成實現，計劃 Q1 2026 發布。
2、AI驅動的場景生成
測試場景的構建效率，一直是規模化仿真的隱性瓶頸。
aiSim 6 通過集成 Model Context Protocol（MCP），將主流 AI 大模型（Gemini、ChatGPT、Copilot 等）直接接入仿真編輯器工作流。工程師可以通過自然語言 prompt 描述測試意圖——例如"在四路交叉口隨機放置 8 輛車，包含 2 輛大型貨車"——系統自動生成符合 OpenSCENARIO 標準的場景文件。
這一能力的意義不只是提速。當場景生成的門檻降低，測試覆蓋率的上限就會被重新定義。
MCP 的標準化接口設計同樣值得關注，使AI助手能夠感知仿真上下文（場景元素、地圖結構），避免盲目生成。
3、Navier-Stokes 粒子仿真
Navier-Stokes 方程是描述流體運動的經典物理方程組。aiSim 6 將該方程應用于環境粒子物理仿真，可真實模擬車輛行駛氣流帶動的落葉運動、雨天路面濺起的水花、井蓋蒸汽與交通參與者的動態交互效果，補齊邊緣場景物理真實性短板，開發者預覽版已完成開發。
展開 圖1 基于aiSim構建AVM圖像流程
1、標定地圖與仿真環境構建
我們在Unreal Engine環境中快速搭建6米×11米標定區域，使用2×2黑白相間標定板構成特征紋理區域，并精確布設車輛初始位置，確保視野重疊區域滿足投影需求，并通過特定插件將其無縫導入仿真器中。
圖2 基于aiSim插件的Unreal Engine地圖編輯
2、魚眼相機配置與參數設置
設置前、后、左、右四個魚眼相機，分別具備：
（1）高水平FOV（約180°）；
（2）不同俯仰角（前15°、后25°、側向40°）；
（3）安裝位置貼近真實車輛安裝場景（如后視鏡下方）。
我們采用了仿真器內置的OpenCV標準內參建模，輸出圖像同步生成物體的2D/3D邊界框與語義標簽。
圖3 環視OpenCV魚眼相機傳感器配置
3、BEV圖像生成與AVM拼接
利用已知相機內參和標定區域結構，通過OpenCV完成圖像去畸變與投影矩陣求解，逐方向生成BEV視圖（Bird's Eye View）。結合車輛圖層與坐標對齊規則，拼接生成完整的AVM圖像。
支持配置圖像分辨率（如1cm2/像素）與投影視野范圍，確保幾何準確性。
圖4 投影區域及BEV轉化示意圖
4、多場景合成與傳感器布局優化
通過批量仿真腳本，可快速測試不同環境（如夜間、窄巷、地庫）、不同相機布局組合對AVM系統效果的影響。在算法不變的前提下，系統性評估外參配置的優劣，為傳感器部署提供數據支持。
圖5 不同場景下的AVM合成數據
三、合成數據構建多模態數據集
隨著智能駕駛逐步從基礎輔助走向復雜場景下的高階功能，對感知系統的數據需求也在迅速升級。
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（2）附加亮點：Gaussian Splatting Renderer for Unreal Engine 5
針對需要在 Unreal Engine 環境下開展工作的團隊（如座艙 UI 的 VR 測試），aiSim 提供 GS Renderer 插件，支持將 3DGS 數字孿生場景直接導入 UE5 編輯器，即插即用。
圖2 基于aiSim插件的Unreal Engine地圖編輯
2、魚眼相機配置與參數設置
設置前、后、左、右四個魚眼相機，分別具備：
（1）高水平FOV（約180°）；
（2）不同俯仰角（前15°、后25°、側向40°）；
（3）安裝位置貼近真實車輛安裝場景（如后視鏡下方）。
本文所使用的仿真軟件支持在Unreal Engine中進行地圖編輯與導出，并帶有一定數量的3D資產庫，因此可以基于一張基礎室內地圖，布置一定數量的正方形黑白標定板，根據需要搭建一個標定地圖：
圖4：基于aiSim插件的Unreal Engine地圖編輯
首先，在Unreal Engine中打開項目，并進入室內合成地圖；
然后，從3D資產庫中選擇100cm×100cm
該技術集成通過虛幻引擎 5（Unreal Engine 5）的OpenXR技術框架實現，標志著專業駕駛仿真領域在虛擬現實（VR）與混合現實（XR）技術融合方面取得重要突破！
對游戲引擎有基本的了解，尤其是 Unreal Engine。對游戲引擎有基本的了解，尤其是 Unreal Engine。
訪問安裝了必要軟件（3ds Max、Rizom UV、Substance Painter、Photoshop、Unreal Engine）的計算機。
描述
通過我們關于創建 VTOL（垂直起降）飛機的綜合課程，深入研究 3D 建模和游戲開發的世界。
數據庫,如MySQL或PostgreSQL
數據分析軟件,如Python、R或MATLAB、
仿真軟件:如ANSYS或COMSOL
可視化軟件:如Unity或Unreal Engine。。
此外，為了滿足數字孿生的要求，還需要采用一些特定的軟件工具，如物聯網（IoT）平臺、人工智能（AI）工具、邊緣計算平臺等。
Engine4.24引擎和CARLA0.9.11,部署于Windows平臺．運行時,從Unreal Engine編輯器中啟動CARLA以快速迭代構建環境,驗證場景生成算法的正確性．
3.3場景搭建
受限于深度學習模型推導效率,通常部署于深度自動駕駛中的CNN網絡的輸入圖像分辨率不會特別高,需要對相機捕獲的數據進行預處理,裁剪出感興趣區域(region of interest
此外，使用 3D 模擬環境“Unreal Engine”來渲染環境。車輛模型實現和環境仿真均在MATLAB-Simulink中進行。羅技G290轉向踏板系統用于在模擬環境中驅動車輛，同時通過虛幻引擎和車輛動力學模型之間的通信收集所需的數據。圖2顯示了數據收集流的軟件架構。
收集了10位人類駕駛員的數據，用于評估所提出方法的有效性。
LGSVL Simulator: An Autonomous Vehicle Simulator
大多數VR和模擬仿真系統用Unreal Engine，這里介紹一下Unity最近開發的SimViz工具。
支持SCADE設計的人機界面導入，支持導入Web GL原型設計，支持原型機工具，如（QT Quick, Unreal engine, Unity, etc.）
