公寓三维重建交付用通用场景描述数据

本数据集聚焦于高保真重建的公寓室内场景，数据以USD格式封装，完整覆盖客厅、卧室、厨房、卫生间及阳台等功能区域。场景基于实景测绘（激光扫描+摄影测量）重建，完成实例分割清洗与精准语义标注，其中部分定制家具（如衣柜门、橱柜抽屉、推拉门）提供了部件级交互信息。为真实还原公寓环境的居住动态，我们保留了原始光照条件下的纹理与几何细节（含自然光与人工光源的混合效果），并模拟了不同整洁程度下的日常杂物摆放（如餐桌上的餐具、沙发上的抱枕、床上的被褥）。该数据集可直接用于公寓场景重建、USD资产交付、机器人室内导航与交互、以及家居环境下的真实感渲染等应用。将酷家乐设计的空间方案转化为NVIDIA机器人仿真所需的通用场景描述（OpenUSD）资产，整合了传感器参数、高精度网格、真实光照、物理材质、碰撞体及关节驱动等核心信息，数据资产以.usda格式存储，并由NVIDIA官方Isaac Sim平台提供可视化与仿真支持。本算法旨在处理三维模型（如公寓中的衣柜、橱柜、推拉门等物体），通过模型分割、实例重组及格式转换生成新的实例模型，用于公寓场景下的渲染和机器人训练。首先，模型分割阶段接收包含位置、尺寸、材质、顶点、法向、面片等信息的任意初始三维模型，运用拓扑连通性聚类算法将其拆分为多个面片组并提取模型类型字段，有效提取公寓家具的结构特征；随后，模型实例重组阶段对上述字段进行部件级分割，利用Qwen-VL-Max和GroundingDino算法将分割后的部件组合为独立模型实例（如将衣柜门与柜体分离重组、橱柜抽屉与框架重组、推拉门与轨道重组），并为每个实例赋予标签字段，使其能够基于原模型的结构和信息被准确识别，便于在公寓场景中布局与交互；最后，模型格式转换阶段将拆分后的实例模型及其材质信息转换为OpenUSD格式，并添加碰撞体设置与动画约束信息字段，使模型能够在场景中动态交互（如衣柜门开合、橱柜抽屉抽拉、推拉门滑动）。通过以上步骤，原有数据库中的模型被重组为新的实例模型并组装成完整的公寓三维场景，可满足场景渲染、机器人导航与操作训练等多种应用需求。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集提供高保真公寓室内场景的通用场景描述（USD格式），完整覆盖客厅、卧室、厨房、卫生间及阳台等功能区域，包含基于实景测绘重建的几何与纹理细节，以及实例分割、语义标注和部分定制家具的部件级交互信息。数据可用于场景重建、机器人室内导航与交互、真实感渲染等应用，并支持在Isaac Sim等平台进行可视化与仿真。