【具身智能】AI仿真工具-Habitat安装教程
仿真工具-Habitat安装教程
1. Habitat-smi与Habitat-Lab简介
Habitat 是一个具体人工智能研究平台，包括：
Habitat-Sim：一种灵活的高性能 3D 模拟器，具有可配置代理、多个传感器和通用 3D 数据集处理（内置对 MatterPort3D、 Gibson和其他数据集的支持）。
Habitat-Sim 通常与 Habitat-Lab一起使用，Habitat-Lab 是一个模块化高级库，用于嵌入式 AI 中的端到端实验 - 定义具身 AI 任务（例如导航、指令跟踪、问答）、训练代理（通过模仿或强化学习，或者像经典的 SensePlanAct 管道那样根本不学习），并使用标准指标对定义的任务的性能进行基准测试。
Habitat Lab：用于具身智能端到端开发的模块化高级库 - 定义嵌入式人工智能任务（例如导航、指令遵循、问答）、配置嵌入式代理（物理形式、传感器、功能）、训练这些代理（通过模仿或强化学习，或者像经典 SLAM 那样根本不学习），并使用标准指标在定义的任务上对他们的表现进行基准测试。
为了实现这一目标，Habitat-Lab 旨在支持以下功能：
灵活的任务定义：允许用户在各种单智能体和多智能体任务中训练智能体（例如导航、重新排列、遵循指令、回答问题、人类跟随），以及定义新颖的任务。
多样化的体现代理：配置和实例化一组多样化的体现代理，包括商业机器人和人形机器人，指定它们的传感器和功能。
训练和评估智能体：提供用于单智能体和多智能体训练的算法（通过模仿或强化学习，或者像 SensePlanAct 管道中那样根本不学习），以及使用标准指标在定义的任务上对其性能进行基准测试的工具。
人机交互：为人类与模拟器交互提供框架，从而能够收集具体数据或与训练有素的代理交互。
2. Habitat-smi安装步骤
使用conda创建环境，与读者的主开发环境分离开
# We require python>=3.9 and cmake>=3.10
conda create -n habitat python=3.9 cmake=3.14.0
conda activate habitat
按照官方教程，找不到habitat-smi
手动打开https://conda.anaconda.org/aihabitat/win-64
发现win-64位下并没有相应版本
只能在Linux上用，即使是Windows也需要在其Linux子系统中
更换Linux后安装成功
conda install habitat-sim withbullet -c conda-forge -c aihabitat
**
下载测试数据验证
python -m habitat_sim.utils.datasets_download --uids habitat_test_scenes --data-path [目标目录(e.g ~/hdm)]
下载后切换到下载数据集的目录，笔者是~/hdm
habitat-viewer ./scene_datasets/habitat-test-scenes/skokloster-castle.glb
enjoy!
测试物理数据
python -m habitat_sim.utils.datasets_download --uids replica_cad_dataset
此时当前目录会多一个data目录
habitat-viewer --enable-physics --dataset data/replica_cad/replicaCAD.scene_dataset_config.json -- apt_1
enjoy!
3. Habitat-lab安装步骤
经过上一步我们已经有了habitat的conda环境
拉取项目源码安装
git clone --branch stable https://github.com/facebookresearch/habitat-lab.git
cd habitat-lab
pip install -e habitat-lab # install habitat_lab
安装base_line
pip install -e habitat-baselines # install habitat_baselines
如果读者下载的速度比较慢的话，可以切换国内源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
安装成功后
我们回到数据集的目录，下载点导航测试数据集（按照官方教程实际上还有一步下载场景数据，但是我们在habitat-sim的安装过程中已经完成）
# 读者自己选择自己的目录
cd ~/hdm
python -m habitat_sim.utils.datasets_download --uids habitat_test_pointnav_dataset --data-path data/
回到克隆代码的目录，执行示例程序
# 此处读者应该与自己的环境呼应
cd /home/moresweet/Projects/gitCloneZone/habitat-lab
python examples/example.py
pip install pygame==2.0.1 pybullet==3.0.4
python examples/interactive_play.py --never-end
官方在修改中
