『壹』 做一个楼盘的虚拟现实仿真系统，大概需要用到那些软件才能实现，最好能与数据库结合。
这个问题有点笼统哦，一般前期准备部分:Office 啥的，虚拟：美工部分：cad，3ds max， photoshop，后期程序部分,没有编程基础:virtools ,Quest3d,国产的:VRP,Converse3D;有程序开发基础的,选择OSG、OGRE等开源虚拟现实平台,基本就这样了，满意不
『贰』 生产线仿真需要的数据
如果是用anylogic，flexsim仿真生产现场的话，需要的信息由：
1.客户需求数量（这个一定得有，不然怎么仿真需求？可以按照泊松分布什么的）
2.需要经过几个工序，每个工序的对于该订单的处理效率，启动时间等
3.处理订单的原则，是先来先处理，还是紧急订单先处理？
4.缺陷率，因为部分需要返工
5.设备利用率在仿真中是不用事先找到的，可以在仿真过程中自动找到的。
『叁』 交通系统仿真软件 —— SUMO
（本文内容总结自 SUMO 官网 和 Youtube 视频教程 published by Rodrigue Tchamna.）
SUMO ( Simulation of Urban Mobility) 是免费、开源的交通系统仿真软件，可以实现交通流的微观控制，即具体到道路上每一辆车的运行路线都可以单独规划。
SUMO 最早发布于 2001年，主要由 German Aerospace Center 下属的 Institute of Transportation Systems 的研究人员开发。
如果使用 SUMO 仿真，官方希望引用的参考文献为：
SUMO 已经在 Ubuntu 的官方 repo 中了，可以用如下命令直接安装：
如果要安装最新版本，也可以手动添加 SUMO 的 repo 再安装
SUMO 并不是单个程序，而是包含了多个 package/ application，提供了丰富的交通系统建模仿真的功能。主要包括如下应用程序：
对于小型网络，或者一些需要特别构造的道路网络，可以采用手动方式创建，主要包含 5 个文件：
上述文件本质上都是 xml 文件，不过为了方便区分其作用，额外增加了一个后缀名。
假设我们要创建如下图所示的小型道路网络
图中黑色节点对应交通路口，连边对应道路。每个路口所在位置坐标已给出。
创建如下 node file，名为 my_nod.nod.xml：
创建对应上述路网的 edge file，名为 my_edge.edg.xml，内容如下：
其中 id 和 type 可以随便命名，这里为了方便记忆，用 3L45，表示有 3 条 lane，速度上限是 45 m/s，随后会在 type file 中对相应的 type 进行定义。
对前述 edge 文件中的 type 进行定义，文件名为 my_type.type.xml:
基于以上三个文件，可以通过命令 netconvert 创建 net 文件，命令如下：
命令中各个参数的含义非常直观。
上述命令生成 my_net.net.xml 文件。以后如果改动了 node, edge, type files，都要重新生成一次 net file.
定义 route file，名为 my_route.rou.xml:
关于 Vehicle 和 route 的详细介绍，可以 参考官网 。
运行程序时需要送入一些参数，可以通过命令行形式送入，如果参数太多、太长，为了方便起见，可以将参数统一放到 xml config 文件中，在运行时，可以调用这个 config 文件。
定义 my_config_file.sumocfg:
如果一个参数既出现在了 config 文件中，又在 command line 中，则采用 command line 的设置。
一切准备就绪，下边运行程序
出现如下界面：
可以检查一下生成的路网是否与期望的相同，以及每条路上的 lane 数目。
然后将工具栏中的 Delay 设置为 100 ms，否则仿真开始之后瞬间结束。
点击绿色三角符号，运行仿真。在时间走到 10 时，bus 和 car 出现在相应的到路上。时间到达 1999 时仿真结束。
在工具栏中还可以设置 standard, fast standard, real world。可以切换一下，看看显示效果。
至此，一个简单的 SUMO 仿真 demo 就完成了。
在手动构造路网 net.xml 文件时，我们也可以用 SUMO 自带的 NETEDIT 程序，通过 NETEDIT GUI 编辑路网，可能效率更高一些。感兴趣的读者可以参考 SUMO 官网的教程 。
上述手动设置路网的方式只适用于比较简单的情况，如果要构造与现实世界比较接近的大型路网，我们可以用下边的从外部导入 OSM 路网的方法。
进入 https://www.openstreetmap.org ， 通过搜索城市、街道找到目标道路网，然后 export 即可。
这里我选用了上海市东川路附近的路网，如下图
以上就得到了 .net.xml 文件，这里不是通过基于 node, edge, type 文件的整合，而是直接从 osm 地图转化过来。下边就是如何得到 route 文件。
对于这种大型的路网，手动创建 route 文件也很麻烦，这里我们用 SUMO 自带的 randomTrips.py 程序创建随机的 route 文件
其中 randomTrips.py 文件放在了 SUMO_HOME 目录下，即 /usr/share/sumo 目录下。
config 文件名为 sjtu.sumocfg，内容如下：
到目前为止，已经设置好了所有必须的文件，可以通过以下命令启动仿真：
启动仿真，截图如下：
局部放大：
上边导入 osm 地图的方法还是比较麻烦，它主要包括 4 步：
实际上，SUMO 自带了一个 osmWebWizard.py 程序，整合了上述较为独立的步骤，在同一个操作界面，“一站式” 完成上述步骤。
用 osmWebWizard.py 运行仿真也是 SUMO tutorial 中的第一个项目。
注意：必须以 python 2 运行，python 3 会在 generate scenario 的时候报错。
如果提示找不到该文件，就直接去 SUMO_HOME 的目录下面 /usr/share/sumo/tools 运行该文件。
没有问题的话，应该会在浏览器中打开如下页面。这里初始地图位置是 Berlin。
右侧有四个 tab，由上到下以此为:
首先是选定要仿真的地图环境。可以缩放、移动视图，通过右侧的 Select Area 可以选定一个区域。最好不要选择太大范围，否则仿真很占资源，甚至导致死机。
然后选择交通流中的车辆类型和密集程度，through traffic factor 对应了车辆穿过率，count 的单位是 per hour-lane-kilometer。基于这里的参数设置，randomTrip 程序会产生相应的 random route。
以上就设定好了地图和 route，点击右上方的 Generate Scenario， 就可以进入仿真界面了。