深度GTAV：将GTAV转化为自动驾驶车辆研究环境

1. 项目介绍

DeepGTAV 是一个开源插件，它可以将 Grand Theft Auto V (GTAV) 游戏转化为一个基于视觉的自动驾驶车辆研究环境。这个插件允许研究人员和开发者在游戏中收集数据，并通过自定义的驾驶模式、奖励函数等来训练和测试自动驾驶算法。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的 GTAV 游戏版本为 1.0.1180.2 或以下。以下是快速启动 DeepGTAV 的步骤：

# 克隆项目
git clone https://github.com/aitorzip/DeepGTAV.git

# 进入项目目录
cd DeepGTAV

# 编译项目（需要Visual Studio环境）
 devenv DeepGTAV.vcxproj

# 将bin/Release目录下的文件复制到GTAV的安装目录中

# 替换您的游戏存档数据
copy bin/SaveGame/*.* Documents/Rockstar Games/GTA V/Profiles/

# 下载paths.xml文件并放置在GTAV的安装目录中

# 在游戏设置中，将屏幕设置为窗口模式
# 配置GTAV直接进入故事模式以跳过菜单
# 使用GTA5.exe启动游戏以避免Rockstar的更新，或者使用GTAVLauncher.exe或PlayGTAV.exe

启动游戏后，DeepGTAV 插件将自动加载。游戏开始时，插件将等待 TCP 客户端连接到端口 8000。

3. 应用案例和最佳实践

案例一：收集自动驾驶数据集

使用 DeepGTAV 插件，可以轻松地收集用于训练自动驾驶算法的数据集。以下是一个简单的 Python 代码示例，展示了如何连接到 DeepGTAV 插件并收集数据：

# 示例代码：连接到DeepGTAV并收集数据
# 注意：需要安装 VPilot 库
import json
import socket

# 连接到DeepGTAV插件
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client_socket.connect(('localhost', 8000))

# 发送启动消息
start_message = {
    "start": {
        "scenario": {
            "location": [1015.6, 736.8],
            "time": [22, None],
            "weather": "RAIN",
            "vehicle": None,
            "drivingMode": [1074528293, 15.0]
        },
        "dataset": {
            "rate": 20,
            "frame": [227, 227],
            "vehicles": True,
            "peds": False,
            "trafficSigns": None,
            "direction": [1234.8, 354.3, 0],
            "reward": [15.0, 0.5],
            "throttle": True,
            "brake": True,
            "steering": True,
            "speed": None,
            "yawRate": False,
            "drivingMode": None,
            "location": None,
            "time": False
        }
    }
}
client_socket.sendall(json.dumps(start_message).encode())

# 接收数据
# ...

# 发送停止消息
stop_message = {"stop": {}}
client_socket.sendall(json.dumps(stop_message).encode())

# 关闭连接
client_socket.close()

最佳实践

• 在收集数据之前，确保插件和游戏设置正确。
• 使用有效的 JSON 格式发送消息，并按照插件的要求进行消息的发送和接收。
• 在收集大量数据时，考虑数据存储和处理的效率。

4. 典型生态项目

DeepGTAV 可以与多种开源项目配合使用，例如 VPilot，它提供了 Python 接口和示例，以便更容易地使用 DeepGTAV 进行自动驾驶研究。

• VPilot: 一个用于自动驾驶研究的 Python 库，提供了与 DeepGTAV 插件交互的接口。

以上就是 DeepGTAV 插件的简要介绍和快速启动指南。希望这些信息能够帮助您开始自动驾驶车辆的研究工作。