MCP-Implementierung für den HUTB-Simulator

Ermöglicht die Interaktion großer Sprachmodelle mit verkörperten Menschen, autonomen Fahrzeugen und Drohnen basierend auf MCP.

🏗️ Projektarchitektur

graph LR
    A[用户] --> B[人机界面：语音对话/键盘交互]
    B --> C[FastMCP 工具层]
    C --> D[HUTB 模拟器 API 客户端]
    C --> E[Deepseek AI]
    
    style B fill:#e1f5fe
    style C fill:#ccffcc
    style D fill:#fff3e0
    style E fill:#f3e5f5

1. Bereitstellung und Ausführung

Empfohlene Hard- und Software für den Betrieb

Intel i7 Gen 9. - 11.+ / AMD Ryzen 9+
+16 GB Arbeitsspeicher
NVIDIA RTX 3070+
Windows 10/11

Doppelklicken Sie auf mcp.bat, um den Simulator zu starten (beim ersten Start werden die entsprechenden Abhängigkeiten heruntergeladen, dies kann einige Zeit in Anspruch nehmen).

1.1 Häufige Dialoge

连接服务器
设置雨天天气条件
生成车辆
开启自动驾驶
生成行人（默认开启自由移动）
切换视角
切换第三人称视角ID
切换第一人称视角ID
切换旁观者视角
开启录制
结束录制

2. Implementierung

2.1 Großes Sprachmodell

HUTB-Intelligenzassistent basierend auf dem FastMCP-Framework .

2.2 Interaktionsverbesserung

(Noch zu implementieren) Der gesamte Workflow für Spracherkennung und -synthese umfasst nacheinander: Mikrofon / Webbrowser, Spracherkennung (Dialekte, Sprache älterer Menschen: PaddleSpeech), QWen/DeepSeek-Sprachmodell, Streaming-Sprachsynthese PP-TTS (Sprachausgabe/Steuerung des Simulationsmodells oder physischer Roboter).