Unreal Engine的案例
掌握 3D VTOL 創(chuàng)作和虛幻引擎集成
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(xué)習(xí)在虛幻引擎中為游戲愛好者設(shè)計、紋理和渲染 VTOL
您將學(xué)
到什么 掌握 3D 建模：學(xué)生將學(xué)習(xí)使用 3ds Max
從頭開始創(chuàng)建詳細(xì)的中多邊形版本的 VTOL 高級展開和紋理技術(shù)：學(xué)習(xí)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(shù)集成：學(xué)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(fā)技能： 在本課程結(jié)束時，學(xué)習(xí)者將通過實踐經(jīng)驗
獲得對游戲開發(fā)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(shù)。
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(guān)于創(chuàng)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(fā)的世界。無論您是狂熱的《使命召喚》玩家，還是僅僅對數(shù)字藝術(shù)和游戲設(shè)計充滿熱情，本教程都將為您提供將虛擬創(chuàng)作變?yōu)楝F(xiàn)實所需的技能。
展開 方案分享 | AVM合成數(shù)據(jù)仿真驗證方案
本文所使用的仿真軟件支持在Unreal Engine中進(jìn)行地圖編輯與導(dǎo)出，并帶有一定數(shù)量的3D資產(chǎn)庫，因此可以基于一張基礎(chǔ)室內(nèi)地圖，布置一定數(shù)量的正方形黑白標(biāo)定板，根據(jù)需要搭建一個標(biāo)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(jìn)入室內(nèi)合成地圖；
然后，從3D資產(chǎn)庫中選擇100cm×100cm×5cm的標(biāo)定板靜態(tài)網(wǎng)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(cè)邊欄中的變換屬性框調(diào)整標(biāo)定板的位置與姿態(tài)；
進(jìn)而，配置標(biāo)定板的材質(zhì)，以黑色、白色的交替順序鋪展標(biāo)定板；
最終形成一個長方形的標(biāo)定區(qū)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(biāo)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(qū)域，車輛放置在中間2m×5m的矩形區(qū)域中。
展開 技術(shù)革新 | VI-grade 借助VR技術(shù)推動駕駛仿真技術(shù)革新！
該技術(shù)集成通過虛幻引擎 5（Unreal Engine 5）的OpenXR技術(shù)框架實現(xiàn)，標(biāo)志著專業(yè)駕駛仿真領(lǐng)域在虛擬現(xiàn)實（VR）與混合現(xiàn)實（XR）技術(shù)融合方面取得重要突破！
通過虛幻引擎5（Unreal Engine 5）的OpenXR技術(shù)支持，仿真工程師現(xiàn)在可以利用以下優(yōu)勢：
最高分辨率的顯示效果
寬廣視場角
先進(jìn) XR 功能
這些技術(shù)優(yōu)勢將賦能工程師進(jìn)行：
ADAS 及自動駕駛汽車測試
HMI 開發(fā)與駕駛員培訓(xùn)
底盤及車輛動力學(xué)開發(fā)
???跟隨Varjo XR-4設(shè)備體驗逼真駕駛場景
正如我們的產(chǎn)品開發(fā)負(fù)責(zé)人 Roberto De Vecchi 所言：
“在專業(yè)駕駛模擬器中支持高品質(zhì)混合現(xiàn)實技術(shù)，標(biāo)志著我們在跨學(xué)科發(fā)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(jìn)的 HMI 應(yīng)用領(lǐng)域。”
關(guān)于 VI-grade：
VI-grade是實時仿真和專業(yè)駕駛模擬器解決方案的領(lǐng)先供應(yīng)商，可加速整個車輛交通行業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)。VI-grade的駕駛模擬器包括從靜態(tài)桌面解決方案到全尺寸駕駛員在環(huán)動態(tài)模擬器，使主機廠、供應(yīng)商、研究中心、賽車隊和高校能夠減少物理原型的開發(fā)并加速創(chuàng)新。
VI-grade在仿真領(lǐng)域擁有超過30年的經(jīng)驗，總部位于德國達(dá)姆施塔特，在意大利、英國、日本、中國和美國設(shè)有技術(shù)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(lǐng)域開展業(yè)務(wù)——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(wù)于從車輛交通到航空航天、電子、能源、采礦、制藥等眾多行業(yè)。
展開 解鎖端到端仿真新可能 ：全新aiSim 6 即將發(fā)布
（2）附加亮點：Gaussian Splatting Renderer for Unreal Engine 5
針對需要在 Unreal Engine 環(huán)境下開展工作的團(tuán)隊（如座艙 UI 的 VR 測試），aiSim 提供 GS Renderer 插件，支持將 3DGS 數(shù)字孿生場景直接導(dǎo)入 UE5 編輯器，即插即用。該功能已完成實現(xiàn)，計劃 Q1 2026 發(fā)布。
2、AI驅(qū)動的場景生成
測試場景的構(gòu)建效率，一直是規(guī)?；抡娴碾[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(tǒng)自動生成符合 OpenSCENARIO 標(biāo)準(zhǔn)的場景文件。
這一能力的意義不只是提速。當(dāng)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(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)計同樣值得關(guān)注，使AI助手能夠感知仿真上下文（場景元素、地圖結(jié)構(gòu)），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(jīng)典物理方程組。aiSim 6 將該方程應(yīng)用于環(huán)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(tài)交互效果，補齊邊緣場景物理真實性短板，開發(fā)者預(yù)覽版已完成開發(fā)。
展開 
高逼真合成數(shù)據(jù)助力智駕“看得更準(zhǔn)、學(xué)得更快”
圖1 基于aiSim構(gòu)建AVM圖像流程
1、標(biāo)定地圖與仿真環(huán)境構(gòu)建
我們在Unreal Engine環(huán)境中快速搭建6米×11米標(biāo)定區(qū)域，使用2×2黑白相間標(biāo)定板構(gòu)成特征紋理區(qū)域，并精確布設(shè)車輛初始位置，確保視野重疊區(qū)域滿足投影需求，并通過特定插件將其無縫導(dǎo)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(shù)設(shè)置
設(shè)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(cè)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(nèi)置的OpenCV標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)參建模，輸出圖像同步生成物體的2D/3D邊界框與語義標(biāo)簽。
圖3 環(huán)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(nèi)參和標(biāo)定區(qū)域結(jié)構(gòu)，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(jié)合車輛圖層與坐標(biāo)對齊規(guī)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(zhǔn)確性。
圖4 投影區(qū)域及BEV轉(zhuǎn)化示意圖
4、多場景合成與傳感器布局優(yōu)化
通過批量仿真腳本，可快速測試不同環(huán)境（如夜間、窄巷、地庫）、不同相機布局組合對AVM系統(tǒng)效果的影響。在算法不變的前提下，系統(tǒng)性評估外參配置的優(yōu)劣，為傳感器部署提供數(shù)據(jù)支持。
圖5 不同場景下的AVM合成數(shù)據(jù)
三、合成數(shù)據(jù)構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集
隨著智能駕駛逐步從基礎(chǔ)輔助走向復(fù)雜場景下的高階功能，對感知系統(tǒng)的數(shù)據(jù)需求也在迅速升級。
展開 VRX-HeadLamp&HMI — 汽車智能頭燈及座艙仿真工具
支持SCADE設(shè)計的人機界面導(dǎo)入，支持導(dǎo)入Web GL原型設(shè)計，支持原型機工具，如（QT Quick, Unreal engine, Unity, etc.）
VRX-HMI因其基于物理的仿真特性及以上功能可以很好地運用在以下多個方面：
▼造型設(shè)計：內(nèi)飾造型感知、內(nèi)飾燈光設(shè)計評估
▼視野驗證：視野遮擋評估、反光評估、屏幕泛白評估
▼座艙驗證：人機分析和人體工程學(xué)測試
▼HUD驗證：動態(tài)/靜態(tài)評估顯示效果及對駕駛員影響、多眼位驗證、雜散光分析
經(jīng)緯恒潤
北京市海淀區(qū)知春路7號致真大廈D座6層
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郵箱：market_dept@hirain.com
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展開 自動駕駛系統(tǒng)中視覺感知模塊的安全測試
．但是,比較高或者比較低的道路兩側(cè)的建筑的高度實際會影響到道路的光照效果,一定會對自動駕駛系統(tǒng)的預(yù)測產(chǎn)生影響．為了測試這種影響,我們設(shè)計了３種環(huán)境,分別為曠野、鄉(xiāng)村、城市,具有不同的環(huán)境物體高度,通過Unreal Engine編輯器創(chuàng)建,如圖４所示:
圖４ ３種環(huán)境
選取CARLA0.9.11默認(rèn)提供的10種天氣參數(shù)(太陽方位角、太陽高度角、云量、降雨量、積雨量、風(fēng)強度、空氣濕度、霧濃度、霧距、霧密度)作為測試系統(tǒng)可以調(diào)節(jié)的天氣參數(shù)．其中在不同場景中,太陽方位角和太陽高度角是必須存在的天氣參數(shù)．霧濃度、霧距離、霧密度三者之間具有相關(guān)性,必須同時存在．
自動駕駛研發(fā)模擬仿真系統(tǒng)的工作介紹
LGSVL Simulator: An Autonomous Vehicle Simulator
大多數(shù)VR和模擬仿真系統(tǒng)用Unreal Engine，這里介紹一下Unity最近開發(fā)的SimViz工具。
傳感器模型包括：
RGB-D Camera
LiDAR
Radar*
IMU
GPS
參考場景包括:
城市街道
高速公路
住宅區(qū)
系統(tǒng)框圖：
看看生成的自動駕駛場景：INDAGO公司用了這個工具。
基于學(xué)習(xí)的自動駕駛汽車路徑跟蹤模型預(yù)測控制
此外，使用 3D 模擬環(huán)境“Unreal Engine”來渲染環(huán)境。車輛模型實現(xiàn)和環(huán)境仿真均在MATLAB-Simulink中進(jìn)行。羅技G290轉(zhuǎn)向踏板系統(tǒng)用于在模擬環(huán)境中驅(qū)動車輛，同時通過虛幻引擎和車輛動力學(xué)模型之間的通信收集所需的數(shù)據(jù)。圖2顯示了數(shù)據(jù)收集流的軟件架構(gòu)。
收集了10位人類駕駛員的數(shù)據(jù)，用于評估所提出方法的有效性。圖3顯示了硬件設(shè)置和虛幻引擎中環(huán)境渲染的快照。最初要求所有駕駛員熟悉駕駛控制器和環(huán)境，以了解他們對模擬環(huán)境的反應(yīng)。行駛10分鐘后，要求駕駛員在三種特定路況下行駛，同時保持車速在30~35km/h之間。有不同類型曲線組成的選定路徑輪廓，對于每條道路，記錄了每個駕駛員的5次試驗。在三個駕駛場景中，兩個場景用于學(xué)習(xí)成本函數(shù)參數(shù)，一個場景用于測試控制器的性能。
圖2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)
圖3 用于人工演示的虛幻引擎中的駕駛控制器和環(huán)境渲染
B.從人工演示中學(xué)習(xí)成本函數(shù)
對于收集到的屬于駕駛員的數(shù)據(jù)集，使用以下公式計算特征值
其中，m 是每個駕駛場景的試驗次數(shù)，P 是駕駛場景的總數(shù)。對于所有駕駛場景，參考位置為車道的中心。
為了學(xué)習(xí)權(quán)重參數(shù)θ，車輛被設(shè)置為每個駕駛場景的起點。隨機選擇一組初始的權(quán)重參數(shù)(θ)數(shù)值，然后使用 MPC 控制器在所有道路上駕駛車輛。駕駛場景完成后，控制器生成的軌跡的預(yù)期特征由下式計算
基于此控制器的預(yù)期特征和人工演示，優(yōu)化的梯度可以計算為
使用此梯度更新θ的值，并繼續(xù)該過程直到收斂。
C.
展開 數(shù)字孿生數(shù)據(jù)中心與可視化計算設(shè)備硬件配置選型
數(shù)據(jù)庫,如MySQL或PostgreSQL
數(shù)據(jù)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(shù)字孿生的要求，還需要采用一些特定的軟件工具，如物聯(lián)網(wǎng)（IoT）平臺、人工智能（AI）工具、邊緣計算平臺等。
2-2 邊緣服務(wù)器的操作系統(tǒng)，對時間響應(yīng)要求
邊緣服務(wù)器使用的操作系統(tǒng)可以是多種，常見的包括Linux、Windows Server、Ubuntu等。不同的操作系統(tǒng)在邊緣計算領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，選擇操作系統(tǒng)需要根據(jù)實際應(yīng)用場景和需求來決定。
在時間響應(yīng)方面，邊緣服務(wù)器對時間的響應(yīng)通常有一定的要求，尤其是在實時數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用場景中。邊緣服務(wù)器需要能夠快速響應(yīng)傳感器數(shù)據(jù)、實時計算和控制指令等，以保證實時性和可靠性。因此，在選擇邊緣服務(wù)器時，需要注意其性能、延遲和帶寬等指標(biāo)，并選擇適合實際應(yīng)用需求的邊緣服務(wù)器和操作系統(tǒng)。此外，還可以采用一些優(yōu)化和加速技術(shù)，如硬件加速、軟件優(yōu)化等，來提高邊緣服務(wù)器的響應(yīng)速度和性能。
2-3 邊緣服務(wù)器主要放在物理實體哪個位置比較合適，對通信要求是什么
邊緣服務(wù)器的部署位置應(yīng)根據(jù)具體的應(yīng)用場景來決定，一般來說，邊緣服務(wù)器可以放置在以下幾個位置：
（1）IoT設(shè)備附近：將邊緣服務(wù)器放置在與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接近的位置，可以更快地響應(yīng)設(shè)備傳輸?shù)臄?shù)據(jù)和指令，并降低數(shù)據(jù)延遲和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。這種布置方式適用于需要對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行實時監(jiān)控和控制的應(yīng)用場景。
（2）數(shù)據(jù)中心：將邊緣服務(wù)器部署在數(shù)據(jù)中心中，可以通過云服務(wù)平臺將數(shù)據(jù)處理和存儲的工作轉(zhuǎn)移到云端，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)集中管理和可靠性保障。這種布置方式適用于需要集中管理和分析大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景。
（3）邊緣節(jié)點：將邊緣服務(wù)器放置在邊緣節(jié)點處，可以更快地響應(yīng)節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)和指令，并減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量和延遲。
展開 Unreal Engine的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
Unreal EngineUnrealGoogle Earth EngineThe solver engine was unable to converge unreal engine 5實時虛擬數(shù) 字人角色開發(fā)全流程精unrealcontinuum mechanics continuum mechanics for engineers for engineersin spotweld engine(spot weld analysis engine)abaqus for engineers engineering fatigue analysis with fe-safeproceedings of the institution of mechanical engineers part e-journal of process mechanical engineering
