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杭州群核信息技术有限公司
企业杭州群核信息技术有限公司成立于2011年，位于浙江省。所属行业为软件和信息技术服务业。经营范围包括信息技术咨询服务；货物进出口；技术进出口；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广。
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数据集列表
用于室内全业态仿真构建数据
本数据集聚焦于混合家居、商超与仓储三类典型室内场景的综合仿真环境，旨在为机器人训练和场景渲染等应用提供高保真数据。每个场景均以USD格式封装：家居场景涵盖客厅、卧室、厨房，采用日间自然光照明，模型包括抽屉等可交互部件；商超场景包含货架区、收银台、冷柜区，采用日光灯管照明，货架层板等模型标注了部件级信息；仓储场景包含高位货架、托盘区、叉车通道，采用高天棚灯照明，叉车属具等模型具备部件级交互标注。所有场景均完成实例分割清洗与精准语义标注，并通过矩形灯光与混合光照模拟真实环境的动态复杂性。该数据集可直接用于家居、商超与仓储环境下的机器人导航与操作训练、以及三维场景的实时渲染。将酷家乐方案转换为NVIDIA为机器人仿真准备的通用场景描述（OpenUSD）资产，包含了传感器、黄金网格、光照、物理材质、碰撞体、关节驱动等信息，数据资产以.usda存放，由NVIDIA官方提供的Isaac Sim提供可视化/仿真能力。本算法旨在处理三维模型（如家居中的桌椅橱柜、商超中的货架与冷柜、仓储中的高位货架与叉车等），通过模型分割、实例重组及格式转换生成新的实例模型，用于仿真家居、商超与仓储等场景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，有效提取家具、货架或叉车部件的结构特征；随后，模型实例重组阶段对上述字段进行分割，利用Qwen-VL-Max和GroundingDino算法将分割后的部件组合成独立的模型实例（如将抽屉与柜体分离重组、将货架层板与立柱重组、将叉车属具与车体重组），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，便于在混合场景中布局与应用；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，并获取碰撞体设置与动画约束信息，使模型能够在场景中动态交互（如家居抽屉开合、商超冷柜门开关、仓储叉车升降）。通过以上步骤，原本数据库中的模型被重组为新的实例模型，并可组装成完整的家居、商超或仓储三维场景，从而满足场景渲染与机器人训练（如机器人抓取货架商品、叉车仿真作业等）等多方面需求。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-15 更新00
用于商业空间大场景高斯溅射训练数据
本数据集聚焦于大型商业空间中的中庭、走廊及店铺外摆区等开放场景，以3D Gaussian Splatting（GS）格式封装，涵盖商场中庭、品牌门店走廊、服务台、自动扶梯区域及地下停车连接通道等典型区域，已完成实例分割清洗与精准语义标注，其中部分动态物体（如临时展台、休息座椅）带有时间戳状态信息。为真实还原商业环境的视觉复杂性，我们采用多视角RGB图像与深度融合重建技术，模拟了顶部灯膜、店招霓虹及自然光补入等复杂光照条件。该数据集可直接用于商场环境下的机器人导航、避障、客流分析与物品递送等任务训练。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（如商场中的临时展台、休息座椅、服务台、自动扶梯等物体），通过模型分割、实例重组及格式转换生成新的实例模型，用于大型商业空间下的场景渲染和机器人训练。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，有效提取中庭、走廊或店铺外摆区物体的结构特征；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（如将临时展台的支架与展板分离重组、休息座椅的座垫与椅腿重组、服务台柜台与柜门重组），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，便于在商场场景中布局与动态更新；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（如临时展台的拆装、休息座椅的移动、自动扶梯的运转）。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商场三维场景，可满足机器人导航、避障、客流分析、物品递送等训练任务及场景渲染需求。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-14 更新00
用于室内漫游的轨迹合成数据
本数据集聚焦于室内环境中随机漫游轨迹的合成数据，以图像序列及相机参数文件格式封装，涵盖客厅、卧室、厨房、卫生间、书房等多种家居场景。数据生成时模拟一个自由漫游的虚拟相机，其轨迹完全随机（非结构化），包括直线行走、原地旋转、上下俯仰、沿墙探索等运动模式，相机参数为分辨率1920×1080、视场角60度，高度在300mm至1600mm之间随机变化，俯仰角在-60度至60度之间随机变化。数据集包含相机位姿（内外参）、深度图（16位）、COCO格式的2D物体标注信息、相机坐标系下的法向图、RGB渲染图、语义分割图、反照率图。为真实还原家庭环境的动态性与视觉多样性，我们采用矩形面光源与点光源混合模拟室内光照（日间自然光、夜间暖光、局部射灯），并随机布置不同密度的日常杂物（如地面玩具、桌面水杯、散落书籍）。该数据集可直接用于室内漫游场景下的视觉SLAM训练、机器人自主导航、场景理解与重建等应用。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（涵盖家居中的桌椅橱柜、商超中的货架冷柜、仓储中的高位货架及叉车等典型场景物体），通过模型分割、实例重组及格式转换等步骤生成新的实例模型：首先接收包含位置、尺寸、材质、顶点、法向、面片等字段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获取模型类型字段，有效提取家居、商超或仓储场景下物体的结构特征；随后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（如将抽屉与柜体分离、货架层板与立柱重组、叉车属具与车体重组）并获取标签字段，使每个实例能够基于原模型的结构进行识别与应用，便于在混合场景中布局；最后将拆分获得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（如家居抽屉开合、商超冷柜门开关、仓储叉车升降）。通过以上流程，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家居、商超或仓储三维场景，可满足场景渲染、机器人训练（如机器人抓取货架商品、叉车仿真作业）等多种应用需求。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-04 更新00
用于实景模型重建的采集数据
本数据集聚焦于实景测绘重建的三大典型环境——办公大厅、空压机房与停车场，每个场景均以USD格式封装，包含高精度几何纹理与真实测绘噪声，并完成实例分割清洗与精准语义标注，其中部分工业设备（如空压机接口、配电柜门）还标注了部件级信息。为了更好地还原真实工业与商业环境的动态性和复杂性，我们在办公大厅模拟日间自然采光并布置工位文件夹等日常杂物，在空压机房采用低照度LED光照并放置临时线缆，在停车场使用荧光灯管照明并设置车位防撞条等不同密度的杂物。该数据集可直接用于场景渲染、机器人训练等应用。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。该数据集主要由图片组成，包含同个视角下的多张图片，例如相机坐标系下的法向图，渲染图，语义图，albedo通道图。对不同的图进行处理，以符合客户需求使用。本算法旨在处理三维模型（如机房中的机柜、服务器、线缆，或家居中的桌椅、家电等），通过模型分割、实例重组及格式转换，生成可用于场景渲染和机器人训练的新实例模型。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，从而有效提取机房设备或家居物品的结构特征；随后，模型实例重组阶段对上述字段进行分割，利用Qwen-VL-Max和GroundingDino算法将分割后的部件组合成独立的模型实例（如将机柜拆分为框架、面板、内部接口，或将沙发拆分为坐垫、靠背、扶手），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，便于后续在机房或家居场景中布局与应用；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，并获取碰撞体设置与动画约束信息，使模型能够在场景中动态交互（如机房配电柜门的开合、家居抽屉的抽拉）。通过以上步骤，原本数据库中的模型被重组为新的实例模型，并可组装成完整的机房或家居三维场景，从而满足场景渲染、机器人训练（如机器人巡检机房或整理家居环境）等多方面需求。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-04 更新00
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。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-29 更新00
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。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-14 更新00
用于室内场景理解与语义分割训练数据
该数据集同时拓展至城市道路与仓储物流两类动态场景，均以USD格式封装并附带时序帧序列。
城市道路场景包含十字路口、匝道汇入区及隧道出入口，涵盖轿车、巴士、行人、两轮车等动态交通参与者，并标注实例级运动轨迹与遮挡关系；
仓储物流场景模拟自动化立库、AGV巷道、分拣台及临时堆货区，货物以随机堆叠方式呈现，AGV与静态货架之间保持真实物理碰撞关联。
光照条件引入强逆光、雨雾天气及隧道灯光突变的弱光环境，以测试感知算法的鲁棒性。
同时针对两类场景分别添加动态干扰元素：道路场景中包含随风滚动的塑料袋、临时施工锥桶及飘移树叶；
仓储场景中随机出现运转中的传送带光栅、叉车卷起的粉尘粒子及闪烁的指示灯。
该配置可用于端到端自动驾驶决策、多智能体协同避障、以及恶劣条件下的实例分割与运动预测等任务，与原有室内静态场景形成互补。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。该数据集主要由图片组成，包含同个视角下的多张图片，例如相机坐标系下的法向图，渲染图，语义图，albedo通道图。对不同的图进行处理，以符合客户需求。本算法旨在处理三维模型，通过模型分割、实例重组及格式转换等步骤，生成新的实例模型，用于机房和家居三维场景的渲染、机器人训练等应用。首先，算法接收任意初始三维模型（如机房设备或家居家具）作为输入，模型包含位置、尺寸、材质、顶点、法向、面片等信息，运用拓扑连通性聚类算法将其拆分为多个面片组并获取模型类型字段，有效提取结构特征；随后，在模型实例重组阶段，对上述字段进行分割，并利用Qwen-VL-Max和GroundingDino算法对分割后的部件进行组合，形成独立的模型实例（如机柜中的服务器、家居中的桌椅等），同时获取标签字段，使每个实例能够基于原模型的结构和信息被识别并应用于具体场景搭建；最后，将拆分得到的实例模型及其材质信息转换为OpenUSD格式，并获取碰撞体设置信息和动画约束信息，使模型能够在机房或家居场景中实现动态交互（如门扇开合、设备抽拉）。通过以上流程，原本数据库中的模型被重组为新的实例模型，并可组装成完整的机房或家居三维场景，从而满足场景渲染、机器人训练（如在机房中巡检、在家居中操作物体）等多方面需求。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-08 更新00
3D铰链模型通用场景描述数据
本数据集聚焦于工业与家具用铰链的高精度数字模型资产，数据以USD格式封装，涵盖平开铰链、弹簧铰链、隐藏式铰链、重型工业铰链及阻尼缓冲铰链等常见类型。每个模型均基于真实测绘或CAD设计重建，完成实例分割清洗与精准语义标注，并详细记录了运动学参数（旋转轴位置、限位角度、开合力矩）及部件级几何（铰杯、铰臂、转轴、弹簧、阻尼器）。我们模拟了不同开合角度（0°~110°）及不同负载工况下的铰链行为。该数据集可直接用于家具（如橱柜门、衣柜门）与工业设备（如重型机柜、防护门）场景下的铰链机构仿真、机器人操作训练、虚拟装配验证及USD资产交互渲染等应用。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（如平开铰链、弹簧铰链、隐藏式铰链、重型工业铰链及阻尼缓冲铰链等），通过模型分割、实例重组及格式转换生成新的实例模型，用于铰链机构的仿真渲染和机器人操作训练。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铰链模型，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，有效提取铰杯、铰臂、转轴、弹簧、阻尼器等部件的结构特征；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（如将铰杯与铰臂分离重组、转轴与弹簧组件重组），并为每个实例赋予标签字段（包含运动学参数如旋转轴位置、限位角度、开合力矩），使其能够基于原模型的结构与信息被准确识别，便于在家具或工业设备场景中配置不同开合角度及负载工况；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，使铰链模型能够在场景中动态交互（如0°~110°开合模拟、带阻尼的缓冲运动）。通过以上步骤，原有数据库中的铰链模型被重组为新的实例模型，并可组装成完整的橱柜门、工业机柜或防护门等三维场景，从而满足虚拟装配验证、机器人抓取与操作训练、以及USD资产交互渲染等多方面应用需求。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-04 更新10
用于室内全业态仿真构建数据
本数据集聚焦于混合家居、商超与仓储三类典型室内场景的综合仿真环境，旨在为机器人训练和场景渲染等应用提供高保真数据。每个场景均以USD格式封装：家居场景涵盖客厅、卧室、厨房，采用日间自然光照明，模型包括抽屉等可交互部件；商超场景包含货架区、收银台、冷柜区，采用日光灯管照明，货架层板等模型标注了部件级信息；仓储场景包含高位货架、托盘区、叉车通道，采用高天棚灯照明，叉车属具等模型具备部件级交互标注。所有场景均完成实例分割清洗与精准语义标注，并通过矩形灯光与混合光照模拟真实环境的动态复杂性。该数据集可直接用于家居、商超与仓储环境下的机器人导航与操作训练、以及三维场景的实时渲染。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-30 更新00
用于商业空间大场景高斯溅射训练数据
本数据集聚焦于大型商业空间中的中庭、走廊及店铺外摆区等开放场景，以3D Gaussian Splatting（GS）格式封装，涵盖商场中庭、品牌门店走廊、服务台、自动扶梯区域及地下停车连接通道等典型区域，已完成实例分割清洗与精准语义标注，其中部分动态物体（如临时展台、休息座椅）带有时间戳状态信息。为真实还原商业环境的视觉复杂性，我们采用多视角RGB图像与深度融合重建技术，模拟了顶部灯膜、店招霓虹及自然光补入等复杂光照条件。该数据集可直接用于商场环境下的机器人导航、避障、客流分析与物品递送等任务训练。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-29 更新00