OpenStorm 的安装和配置教程
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
OpenStorm 是一个开源的3D雷达查看器,它使用 Unreal Engine 5 作为基础,通过自定义的体积光线追踪着色器,可以显示整个雷达体积。OpenStorm 支持多种雷达数据的显示,包括基础产品和派生产品,并且能够在 Linux 和 Windows 系统上运行,支持 NEXRAD 和 ODIM H5 雷达数据格式。
该项目主要使用以下编程语言:
- C++
- C
- Makefile
2. 项目使用的关键技术和框架
OpenStorm 使用了以下关键技术和框架:
- Unreal Engine 5:作为游戏引擎,提供了强大的图形渲染能力。
- Volumetric Ray Marching Shader:用于渲染雷达体积数据。
- HDF5:用于读取欧洲 ODIM 雷达数据。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 OpenStorm 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 安装了 Unreal Engine 5.2 或更高版本。
- 具备一定的编程基础,尤其是 C++。
- 安装了 Git。
安装步骤
-
克隆项目
打开命令行窗口,使用以下命令克隆 OpenStorm 仓库:
git clone https://github.com/JordanSchlick/OpenStorm.git -
获取子模块
在项目目录下,运行以下命令获取子模块:
git submodule update --init --recursive -
生成 Visual Studio 项目文件
在 OpenStorm 目录中,右键点击
OpenStorm.uproject文件,选择 "Generate Visual Studio project files"。 -
打开 Visual Studio 解决方案
使用 Visual Studio 打开生成的解决方案文件。
-
构建项目
在 Visual Studio 中,按下
Ctrl+Shift+B来构建项目。 -
打开 Unreal Engine 项目
构建完成后,打开 Unreal Engine 编辑器,选择 "Open Project",找到并打开 OpenStorm 项目。
-
获取数据文件
由于一些较大的数据文件没有包含在仓库中,你需要从最新发布的版本中获取这些文件。你可以将整个
Content/Data文件夹复制到项目中,以获取以下文件:- 高程数据:
Content/Data/Map/elevation.bin.gz - 卫星图像:
Content/Data/Map/Tiles/ImageryOnly.tar - GIS 地图数据文件:
Content/Data/Map/GIS/ - 演示雷达文件:
Content/Data/Demo/
- 高程数据:
-
可选安装 HDF5 支持
如果需要支持欧洲 ODIM 雷达数据,可以克隆 HDF5 仓库到
OpenStorm/Source/OpenStorm/Radar/Deps目录:cd OpenStorm/Source/OpenStorm/Radar/Deps git clone https://github.com/JordanSchlick/hdf5.git注意:这会增加编译时间,并且可能导致不兼容。
-
配置 Visual Studio 环境
为了在 Visual Studio Code 中启用智能感知和构建,你需要创建一个到 Unreal Engine 安装目录的符号链接。以下是在 Windows 和 Linux 系统中的示例:
-
Windows 示例(需要管理员权限):
mklink /D UnrealEngine "C:\files\Epic\UE_5.2\" -
Linux 示例:
ln -s "/path/to/UnrealEngine" UnrealEngine
请确保链接的目录包含了
Engine文件夹。 -
完成以上步骤后,你应该能够成功运行 OpenStorm 项目,并开始查看雷达数据。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust098- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00