"""
Omniverse Replicator: DMS合成数据生成脚本

生成场景: 车内驾驶员行为模拟
输出: 带标注的图像/视频数据
"""

# 伪代码示意（需Isaac Sim环境）
import omni.replicator.core as rep

def generate_dms_dataset(output_dir, num_samples=10000):
    """生成DMS训练数据集"""
    
    # 1. 加载座舱环境
    cabin = rep.create.from_usd("/path/to/cabin_scene.usd")
    
    # 2. 加载驾驶员角色 (Metahuman)
    driver = rep.create.from_usd("/path/to/driver_metahuman.usd")
    
    # 3. 设置摄像头（DMS安装位置）
    dms_camera = rep.create.camera(
        position=(0, 0.15, -0.8),  # 后视镜位置
        rotation=(0, 0, 0),          # 面向驾驶员
        focal_length=3.5,
        f_stop=2.8,
    )
    
    # 4. 定义随机化参数
    with rep.trigger.on_frame(num_frames=num_samples):
        
        # 光照随机化
        rep.lighting.light_intensity = rep.distribution.uniform(100, 2000)
        rep.lighting.light_color = rep.distribution.choice([
            (1, 1, 1),      # 白天
            (0.3, 0.3, 0.5), # 阴影
            (0.1, 0.1, 0.2), # 夜间
        ])
        
        # 驾驶员姿态随机化
        driver_pose = rep.distribution.choice([
            'normal_driving',
            'looking_left',    # 分心-左
            'looking_right',   # 分心-右
            'looking_down',    # 看手机
            'eyes_closed',     # 疲劳
            'leaning_forward', # 前倾
            'tilting',         # 侧倾
        ])
        
        # 佩戴物随机化
        accessories = rep.distribution.choice([
            'none', 'sunglasses', 'mask', 'hat', 'glasses',
        ])
        
        # 5. 自动标注
        rep.annotator.bounding_box(driver)
        rep.annotator.semantic_segmentation(driver)
        rep.annotator.keypoints(driver, skeleton_type='body_16')
        rep.annotator.gaze_direction(driver)
        rep.annotator.eye_state(driver)  # open/closed
        
    # 6. 导出数据
    rep.orchestrator.run(output_dir=output_dir)

"""
Cosmos: 长尾场景生成

示例: 生成"夜间雨天驾驶员疲劳"场景
"""

# Cosmos生成流程（概念）
cosmos_prompt = """
场景: 夜间雨天高速公路
驾驶员: 30岁男性，眼镜，正在打哈欠
光照: 仅仪表盘灯光 + 路灯光线
天气: 雨水模糊前挡风
行为: 车辆轻微偏离车道
"""

# Cosmos生成: 视频 + 自动标注
# 输出: 带BBox/分割/关键点的合成视频片段