Unity AR构建维护系统的以AI驱动增强现实知识检索系统

本博客概述了为维护开发的AI驱动增强现实（AR）知识检索系统的开发过程，该系统集成了Unity用于AR、Python服务器用于后端处理，以及ChatGPT用于自然语言处理。该系统允许维护工人通过AR设备（如HoloLens 2）查询特定任务的知识（例如，故障排除步骤），并以全息图形式显示上下文感知的响应。

Unity账户注册

中文账户注册比较困难。它需要额外的验证码验证步骤，有时即使验证成功也不会重定向。如果可能的话，建议使用Google账户注册美国账户，体验会更加流畅。

Unity AR界面设置

Windows设置

1. 安装Unity Hub：
   • 从unity.com下载。
   • 安装Unity Hub并打开。
2. 安装Unity编辑器：
   • 在Unity Hub中，点击Installs > Add。
   • 选择2021.3 LTS（或更高版本）。
   • 添加模块：**Universal Windows Platform (UWP)**用于HoloLens，Android Build Support，iOS Build Support。
3. 安装工具：
   • Visual Studio 2022：从visualstudio.microsoft.com下载。包含UWP和Unity工作负载。
   • HoloLens模拟器：通过Visual Studio Installer安装（可选）。
   • Git：从git-scm.com下载。
4. 项目设置：
   • 在Unity Hub中创建新的3D项目。
   • 通过Package Manager安装包：
     • Mixed Reality Toolkit (MRTK)：添加Git URL com.microsoft.mixedreality.toolkit.unity。
     • TextMeshPro：启用内置包。
     • AR Foundation：用于移动AR（可选）。
   • 在Build Settings中，选择UWP，将Architecture设置为ARM64用于HoloLens。

macOS设置

1. 安装Unity Hub：
   • 从unity.com下载macOS版本。
   • 安装并打开Unity Hub。
2. 安装Unity编辑器：
   • 通过Unity Hub添加2021.3 LTS。
   • 包含iOS Build Support，Android Build Support（UWP最终构建需要Windows）。
3. 安装工具：
   • Xcode：从Mac App Store下载（约15GB）。
   • Android Studio：从developer.android.com下载。
   • Visual Studio for Mac：从visualstudio.microsoft.com下载。
   • Git：通过Homebrew安装（安装Homebrew后运行brew install git）。
4. 项目设置：
   • 创建3D项目。
   • 如上所述安装MRTK、TextMeshPro和AR Foundation。
   • 在macOS上为HoloLens开发，但传输到Windows进行UWP构建。

Unity场景和脚本

• 场景设置：

  • 通过Mixed Reality > Toolkit > Add to Scene and Configure添加MRTK。
  • 使用HoloLens 2配置文件，启用Spatial Awareness和Input System。
  • 添加World Space Canvas，包含用于AI响应的TextMeshProUGUI。
  • 为3D模型叠加创建空的GameObject。
  • 向画布添加TMP_InputField用于文本输入。
  • 在输入字段旁边添加Button用于提交查询。

• 语音输入脚本（VoiceQuery.cs）：

  using UnityEngine;
  using Microsoft.MixedReality.Toolkit.Input;
  
  public class VoiceQuery : MonoBehaviour
  {
      public BackendConnector backend;
      public void OnSpeechKeywordRecognized(SpeechEventData eventData)
      {
          backend.SendQuery(eventData.Command.Keyword, "Pump XYZ"); // 模拟上下文
      }
  }
  

• 文本输入脚本（TextQuery.cs）：

  using UnityEngine;
  using TMPro;
  using UnityEngine.UI;
  
  public class TextQuery : MonoBehaviour
  {
      public BackendConnector backend;
      public TMP_InputField inputField;
      public Button submitButton;
      public string context = "Pump XYZ"; // 模拟上下文
  
      private void Start()
      {
          // 为按钮点击添加监听器
          submitButton.onClick.AddListener(SubmitQuery);
          
          // 为回车键添加监听器
          inputField.onSubmit.AddListener(_ => SubmitQuery());
      }
  
      private void SubmitQuery()
      {
          if (!string.IsNullOrEmpty(inputField.text))
          {
              backend.SendQuery(inputField.text, context);
              inputField.text = ""; // 发送后清除输入
          }
      }
  
      private void OnDestroy()
      {
          // 清理监听器
          submitButton.onClick.RemoveListener(SubmitQuery);
          inputField.onSubmit.RemoveListener(_ => SubmitQuery());
      }
  }
  

• AR显示脚本（ARDisplay.cs）：

  using UnityEngine;
  using TMPro;
  
  public class ARDisplay : MonoBehaviour
  {
      public TextMeshProUGUI responseText;
      public GameObject modelPrefab;
  
      public void UpdateDisplay(string aiResponse, Vector3 position)
      {
          responseText.text = aiResponse;
          Instantiate(modelPrefab, position, Quaternion.identity);
      }
  }
  

• 后端连接器脚本（BackendConnector.cs）：

  using UnityEngine;
  using UnityEngine.Networking;
  using System.Collections;
  using TMPro;
  
  public class BackendConnector : MonoBehaviour
  {
      public TextMeshProUGUI responseText;
      private string apiEndpoint = "http://your-backend-url/api/query";
  
      public void SendQuery(string query, string context)
      {
          StartCoroutine(SendQueryCoroutine(query, context));
      }
  
      private IEnumerator SendQueryCoroutine(string query, string context)
      {
          // 创建请求体
          var requestBody = new
          {
              query = query,
              context = context
          };
          string jsonBody = JsonUtility.ToJson(requestBody);
  
          // 创建请求
          using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(apiEndpoint, "POST"))
          {
              byte[] bodyRaw = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(jsonBody);
              request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw);
              request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer();
              request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");
  
              // 发送请求
              yield return request.SendWebRequest();
  
              if (request.result == UnityWebRequest.Result.Success)
              {
                  // 解析并显示响应
                  var response = JsonUtility.FromJson<QueryResponse>(request.downloadHandler.text);
                  responseText.text = response.answer;
              }
              else
              {
                  responseText.text = "错误: " + request.error;
              }
          }
      }
  }
  
  [System.Serializable]
  public class QueryResponse
  {
      public string answer;
  }
  

场景层次结构设置

- MixedRealitySceneContent
  |- MRTK
  |- WorldSpaceCanvas
     |- ResponseText (TextMeshProUGUI)
     |- InputPanel
        |- QueryInputField (TMP_InputField)
        |- SubmitButton (Button)
  |- ModelContainer (Empty GameObject)

组件配置

1. TextQuery组件：

   • 附加到InputPanel GameObject
   • 分配BackendConnector引用
   • 分配TMP_InputField引用
   • 分配SubmitButton引用

2. VoiceQuery组件：

   • 附加到MixedRealitySceneContent
   • 分配BackendConnector引用

3. BackendConnector组件：

   • 附加到专用的GameObject
   • 分配ResponseText引用
   • 配置apiEndpoint URL

此设置为查询AI系统提供了语音和文本输入选项，具有适当的错误处理和响应显示。

后端Python服务器

Python服务器处理来自Unity的查询，与ChatGPT接口，并返回响应。

设置

1. 安装Python：
   • 从python.org下载Python 3.9+。
   • 确保安装了pip。
2. 安装依赖项：

   pip install flask openai
   

3. 服务器代码（server.py）：

from flask import Flask, request, jsonify
import openai

app = Flask(__name__)
openai.api_key = "your-openai-api-key"

# 模拟知识库
knowledge_base = {
    "Pump XYZ": {
        "E101": "检查阀门对齐并润滑轴承。"
    }
}

@app.route('/api/query', methods=['POST'])
def handle_query():
    data = request.json
    query = data.get('query', '')
    context = data.get('context', '')

    # 首先检查知识库
    response = knowledge_base.get(context, {}).get(query, None)
    if not response:
        # 回退到ChatGPT
        try:
            chat_response = openai.Completion.create(
                model="gpt-4",
                prompt=f"为{context}提供维护解决方案：{query}",
                max_tokens=100
            )
            response = chat_response.choices[0].text.strip()
        except Exception as e:
            response = f"错误：{str(e)}"

    return jsonify(response)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

4. 运行服务器：

   python server.py
   

   • 确保服务器在localhost:5000或您的网络IP上运行，以便Unity访问。

ChatGPT集成

Python服务器使用OpenAI的GPT-4 API进行自然语言处理。

设置

1. 获取API密钥：
   • 在openai.com注册，创建API密钥。
   • 将密钥添加到server.py（openai.api_key）。
2. 查询逻辑：
   • 服务器首先检查本地知识库（例如，类似JSON的字典）。
   • 如果没有匹配项，它会使用上下文（例如，“Pump XYZ”）和查询（例如，“E101”）查询GPT-4。
   • 示例提示：“为Pump XYZ提供维护解决方案：E101”。
3. 响应处理：
   • GPT-4返回简洁的响应（例如，“检查阀门对齐并润滑轴承”）。
   • 服务器格式化为JSON并发送到Unity。

注意事项

• 成本：GPT-4 API使用会产生费用；通过OpenAI仪表板监控。
• 替代方案：使用开源模型（例如，Hugging Face）进行免费测试。
• 延迟：通过在知识库中缓存频繁查询来优化。

测试系统

1. 运行Python服务器：
   • 在localhost:5000上启动server.py。
2. 测试Unity：
   • 在Unity编辑器中，使用MRTK输入模拟触发语音查询。
   • 验证AR显示随服务器响应更新。
   • 为HoloLens（Windows）或iOS/Android（macOS）构建。
3. 可用性：
   • 使用示例查询进行测试（例如，“修复Pump XYZ E101”）。
   • 检查响应准确性和AR叠加定位。

挑战和解决方案

• 延迟：使用边缘计算或本地模型获得更快的AI响应。
• HoloLens构建：macOS需要Windows进行UWP；使用VM或双启动。
• 知识库：预填充综合手册以减少API调用。

参考文献

• Xu, F., et al. (2024). Augmented reality for maintenance tasks with ChatGPT for automated text-to-action. Journal of Construction Engineering and Management.
• Nagy, A., et al. (2023). AI-powered interfaces for extended reality to support remote maintenance. IEEE/ACM CCGridW.

该系统结合了Unity的AR功能、Python后端和ChatGPT的AI，以增强工业维护，为知识检索提供了可扩展的原型。