【亲测免费】 Habitat-Matterport3D数据集安装与配置指南

项目基础介绍

Habitat-Matterport3D数据集 是一个迄今为止最大的室内空间3D扫描数据库，包含了1000个高分辨率的3D数字孪生模型，涵盖了住宅、商业和公共建筑空间。该资源由Facebook AI研究团队发布，并在NeurIPS 2021会议中有详细介绍。项目基于MIT许可协议，旨在促进学术界和非商业性研究中的机器人及AI助手等实体代理的大规模训练。

主要编程语言: 主要使用 Python 进行开发，辅以Shell脚本和其他小部分MATLAB代码。

关键技术和框架

• Habitat Simulator: 一个用于模拟环境的平台，专为AI的实体交互设计。
• Trimesh: 用于3D几何处理和渲染的Python库。
• conda: 环境管理和包管理工具，便于统一版本控制。
• Habitat-Sim: Facebook AI Habitat实验室提供的仿真器，核心组件用于模拟实验。

安装和配置指南

准备工作

1. 安装Anaconda: 首先确保安装了Anaconda，这是一个强大的数据科学平台，提供了一个方便的环境管理工具。
2. Git: 安装Git，用于克隆项目仓库。

具体安装步骤

1. 克隆项目仓库

打开终端或命令提示符，执行以下命令来克隆项目：

git clone https://github.com/facebookresearch/habitat-matterport3d-dataset.git
cd habitat-matterport3d-dataset

2. 设置环境变量

将当前目录添加到PYTHONPATH中以便Python能够找到相关模块：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$PWD

3. 创建并激活Conda环境

创建一个新的Conda环境，指定Python版本（这里示例为3.8.3），并激活这个环境：

conda create -n hm3d python=3.8.3
conda activate hm3d

4. 安装依赖

首先安装Habitat-Sim及其特定配置：

conda install habitat-sim headless -c conda-forge -c aihabitat

接下来安装Trimesh以及其它必要的Python库：

pip install "trimesh[easy]==3.9.1"
pip install -r requirements.txt

5. 下载数据集

参考Habitat-Sim的说明下载Gibson、MP3D、RoboThor、Replica和ScanNet等数据集，以及HM3D数据集本身。特别注意RoboThor的数据转换方式，需使用assimp工具转换原始扫描文件至GLB格式。

6. 配置环境变量指向数据路径

根据实际存放位置，设置对应的环境变量，例如:

export HM3D_ROOT=/path/to/hm3d_dataset
# 类似地，为其他数据集设置路径

7. 运行实验

现在，你可以根据项目文档中的scale_comparison, quality_comparison, 和 pointnav_comparison 目录下的说明运行相应的实验代码。

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至此，你已经完成了Habitat-Matterport3D数据集的安装与基本配置，可以开始探索和利用这个强大资源进行你的研究或项目开发了。记得在任何公开或学术作品中使用此数据集时，遵循其许可条款，并适当引用原作者的工作。