# Placement Assets 资产库 这是一个面向机器人仿真与 placement 任务的统一资产库，当前托管在 Hugging Face Dataset： ```text https://huggingface.co/datasets/yuchi233/Placement_Assets ``` 本仓库不是 RoboCasa 的镜像，也不是基于 RoboCasa 单独建立的资产库。RoboCasa、DISCOVERSE、TinyForge、Hunter 和第三方资产站都被视为不同的资产来源，统一纳入同一套存储、命名、索引和溯源规范。 ## 当前已入库资产 - RoboCasa 洗碗机 fixture： - 路径：`assets/robocasa/raw/fixtures/dishwashers/` - 数量：25 个 MJCF 资产 - 每个资产保留 `model.xml`、`visuals/` 和本地 `metadata.yaml` - RoboCasa 洗碗机相关辅助文件： - registry：`assets/robocasa/raw/fixtures/fixture_registry/dishwasher.yaml` - fixture 实现参考：`docs/source_notes/robocasa/dishwasher_fixture.py` - DISCOVERSE models 集合： - 路径：`assets/discoverse/raw/collections/models/discoverse_models/` - 内容：MJCF、URDF、mesh、PNG/reference image 等 - 处理方式：作为 collection-level asset 入库，内部保持 DISCOVERSE upstream 的 `models/` 目录结构，避免破坏 MJCF include 和 mesh 相对路径 ## 统一目录结构 原始资产使用 `raw/`，保留来源结构和相对引用： ```text assets//raw//// ``` 示例： ```text assets/robocasa/raw/fixtures/dishwashers/Dishwasher031/ ``` 派生资产使用 `derived/`，用于保存凸分解、collision mesh、清洗结果、格式转换等生成物： ```text assets//derived//// ``` 如果要创建凸分解脚手架，可以先运行： ```bash python scripts/scaffold_convex_decomposition.py assets/robocasa/raw/fixtures/dishwashers/Dishwasher031 ``` 大规模 upstream 资产树如果包含大量内部相对引用，也使用 `raw/` 结构，但可作为集合资产保存： ```text assets//raw//// ``` 示例： ```text assets/discoverse/raw/collections/models/discoverse_models/ ├── metadata.yaml ├── mjcf/ ├── meshes/ └── urdf/ ``` ## 命名规则 目录字段： ```text assets//raw//// ``` - `source`：资产来源，使用小写 snake_case，例如 `robocasa`、`discoverse`、`tinyforge`、`hunter`、`third_party` - `asset_type`：资产类型，例如 `fixtures`、`objects`、`scenes`、`robots`、`collections` - `category`：类别，例如 `dishwashers`、`models`、`cups`、`cabinets` - `asset_id`：优先保留 upstream 稳定 ID，例如 `Dishwasher031` 全局 asset_id： ```text ... ``` 示例： ```text robocasa.fixtures.dishwashers.Dishwasher031 discoverse.collections.models.discoverse_models ``` ## 仓库结构 ```text . ├── AGENTS.md # 给 agent / 后续维护者的仓库使用说明 ├── README.md # 英文 README ├── README_zh.md # 中文 README ├── assets/ # 实际资产文件 │ ├── discoverse/ │ ├── hunter/ │ ├── robocasa/ │ ├── third_party/ │ └── tinyforge/ ├── templates/ # 元数据模板 ├── docs/ # 规范、来源说明、调研记录 │ ├── asset_readiness_classification.md │ ├── convex_decomposition_spec.md │ ├── external_source_catalog.md │ ├── naming_spec.md │ ├── placement_asset_notes.md │ ├── primitive_collision_proxy_spec.md │ ├── structure_mapping.md │ ├── source_notes/ │ └── storage_spec.md ├── manifest/ │ ├── assets.jsonl # 全局资产索引，一行一个资产 │ ├── licenses.yaml # license 字典 │ └── sources.yaml # 来源与候选第三方来源 └── scripts/ ├── run_convex_decomposition.py ├── run_primitive_collision_proxy.py ├── scaffold_convex_decomposition.py ├── download_from_hf.sh ├── upload_to_hf.sh └── validate_asset.py ``` ## 索引与 metadata 全局索引文件： ```text manifest/assets.jsonl ``` 每个资产目录也必须包含： ```text metadata.yaml ``` 必需字段包括： - `asset_id` - `source` - `source_asset_id` - `asset_type` - `category` - `format` - `entry_file` - `license` - `origin_url` - `path` - `tags` 推荐字段包括： - `readiness_level` - `source_commit` - `retrieval_date` - `conversion_tool` - `conversion_notes` - `raw_sha256` - `validation_status` ## 原始结构与当前结构映射 如果导入时修改了 upstream 的目录结构，必须记录原始结构和当前结构的对应关系。 统一记录位置： ```text docs/structure_mapping.md docs/source_notes/.md ``` 当前例子： ```text DISCOVERSE upstream: /home/yuchi/projects/DISCOVERSE/models/ 当前仓库: assets/discoverse/raw/collections/models/discoverse_models/ ``` RoboCasa 洗碗机则是一对一映射： ```text robocasa/models/assets/fixtures/dishwashers/Dishwasher031/ → assets/robocasa/raw/fixtures/dishwashers/Dishwasher031/ ``` ## 资产就绪度 L0–L5 资产存进仓库不代表可以直接用于产数。就绪度单独记录： - L0：已通过目标任务、机器人 embodiment、policy、verifier 和 episode replay 验收，可稳定产数 - L1：在原仿真器中是完整可运行资产，但尚未适配目标产数链路 - L2：已有 articulated 结构，但物理、碰撞、任务语义等信息不完整 - L3：可动部件已分离，但缺少可靠 joint - L4：完整静态整件 - L5：原始、缺件、未装配或需要显著修复的静态 mesh 完整标准见： ```text docs/asset_readiness_classification.md ``` 当前状态： - RoboCasa dishwasher：`L1_candidate` - DISCOVERSE collection：`L1_L2_candidate_by_subasset` ## 凸分解结果存放方式 凸分解结果属于派生资产，不能覆盖原始 mesh，也不能直接混进 upstream 的 `raw/` 目录。 统一存放路径： ```text assets//derived/convex_decompositions/// ``` 示例： ```text assets/robocasa/derived/convex_decompositions/dishwashers/Dishwasher031_vhacd_v1/ ├── metadata.yaml ├── source_refs.yaml ├── meshes/ │ ├── door/ │ │ ├── part_000.obj │ │ └── part_001.obj │ └── rack0/ ├── mjcf/ │ ├── convex_assets_include.xml │ ├── convex_geoms_include.xml │ └── convex_collision_include.xml └── logs/ └── decomposition.json ``` 其中： - `metadata.yaml`：记录派生资产 ID、license、来源、算法、参数文件、验证状态 - `source_refs.yaml`：记录对应的原始 asset、原始 XML、原始 mesh 路径 - `meshes/`：保存凸分解后的 convex pieces - `mjcf/convex_assets_include.xml`：在 MJCF 顶层 include，用来注册 convex part mesh - `mjcf/convex_geoms_include.xml`：在目标 body 内 include，用来添加 collision geoms - `mjcf/convex_collision_include.xml`：带 wrapper body 的独立预览/便利 include - `logs/decomposition.json`：记录 VHACD / CoACD 等工具版本、参数、输入输出 hash - `logs/parts_summary.csv`：记录每个 part 的 bbox 尺寸、中心、体积、面积、顶点数和面数，方便筛查过小/过大的 collision part 实际运行 CoACD 凸分解： ```bash pip install trimesh coacd python scripts/run_convex_decomposition.py \ assets/robocasa/raw/fixtures/dishwashers/Dishwasher031 \ --mesh visuals/door.obj \ --mesh visuals/rack0.obj \ --variant coacd_v1 \ --register-manifest ``` MuJoCo 接入方式： ```xml ``` 不要直接修改 `raw/` 里的 `model.xml`。如果要替换原始 collision，应该在下游任务工程里选择性 include 派生 collision 文件。 凸分解后的 part 尺寸不能直接通过“目标长度/目标体积”指定，CoACD 主要通过粒度参数间接控制： ```text --threshold 越小通常越细，part 更多/更小；越大越粗，part 更少/更大 --max-convex-hull 限制最多生成多少个 convex hull；越小越粗 --no-merge 禁止合并 hull，通常会保留更多/更小的 part --mcts-max-depth 允许更深层递归切分，可能得到更细的结果 --resolution 提高几何采样/细节分辨率 ``` 粗 collision 示例： ```bash python scripts/run_convex_decomposition.py \ --mesh \ --threshold 0.08 \ --max-convex-hull 8 ``` 细 collision 示例： ```bash python scripts/run_convex_decomposition.py \ --mesh \ --threshold 0.02 \ --max-convex-hull 32 \ --no-merge \ --mcts-max-depth 4 ``` 完整规范见： ```text docs/convex_decomposition_spec.md ``` 该文档包含 `scripts/run_convex_decomposition.py` 的完整使用方法、所有 CLI 参数说明、粗/细分解参数 preset，以及 rack / wire-like 资产的注意事项。 ## Primitive collision proxy 结果存放方式 对于洗碗机 rack、钢丝架、栅格、插槽隔板这类 thin rod / wire-like 资产，如果 CoACD / VHACD 会把功能空隙填死，优先使用 primitive collision proxy。 统一存放路径： ```text assets//derived/primitive_collision_proxies/// ``` 示例： ```text assets/robocasa/derived/primitive_collision_proxies/dishwashers/Dishwasher031_rack1_primitive_boxes_v1/ ├── metadata.yaml ├── source_refs.yaml ├── README.md ├── REPORT.md ├── proxy/ │ └── primitive_collision_proxy.json ├── mjcf/ │ ├── primitive_geoms_include.xml │ └── primitive_collision_include.xml ├── curobo/ │ └── primitive_world.yml └── logs/ ├── cuboids_summary.csv └── proxy_generation.json ``` 实际运行示例： ```bash python scripts/run_primitive_collision_proxy.py \ assets/robocasa/raw/fixtures/dishwashers/Dishwasher031 \ --mesh visuals/rack1.obj \ --variant rack1_primitive_boxes_v1 \ --segment-length 0.03 \ --padding 0.001 \ --min-half-extent 0.0015 ``` 其中 `proxy/primitive_collision_proxy.json` 是 source of truth，MuJoCo 和 cuRobo 输出都从同一份 JSON 派生。 完整规范和参数说明见： ```text docs/primitive_collision_proxy_spec.md ``` ## 第三方资产规则 第三方来源可以先只记录链接，不下载、不入 manifest。 只有当某个项目、实验、任务或生成场景实际使用了第三方资产时，才把具体使用到的资产复制进本仓库： ```text assets/third_party/raw//// ``` 导入时必须记录： - 原始 URL - provider / site name - license - retrieval date - source asset ID - 本地路径 - 转换或清洗步骤 - 必要时记录 hash 候选第三方来源见： ```text docs/external_source_catalog.md docs/source_notes/third_party.md ``` 重要规则： - link-only candidate 不写入 `manifest/assets.jsonl` - 下载数量不等于可生产资产数量 - 来源库总量不能直接相加，必须处理上游派生和重复资产 ## 校验 在仓库根目录运行： ```bash python scripts/validate_asset.py --all ``` 当前期望输出： ```text validated_assets=26 ``` 也可以校验单个资产： ```bash python scripts/validate_asset.py assets/robocasa/raw/fixtures/dishwashers/Dishwasher031 ``` 校验内容包括： - `metadata.yaml` 是否存在 - `entry_file` 是否存在 - 资产目录是否符合四层结构 - metadata 与目录字段是否一致 - metadata 与 manifest 是否一致 - MJCF 中的 mesh/texture 文件引用是否能解析 ## 下载 ```bash export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com hf download yuchi233/Placement_Assets \ --repo-type dataset \ --local-dir ./Placement_Assets \ --max-workers 4 ``` 或使用脚本： ```bash scripts/download_from_hf.sh yuchi233/Placement_Assets ./Placement_Assets ``` ## 上传 先登录： ```bash export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com hf auth login ``` 上传： ```bash cd /home/yuchi/asset-library scripts/upload_to_hf.sh yuchi233/Placement_Assets ``` 或者直接使用： ```bash hf upload yuchi233/Placement_Assets . . --repo-type dataset ``` ## 后续扩展流程 新增资产时按以下步骤： 1. 确认来源、license、可再分发性和用途。 2. 确定资产粒度：单资产还是 collection-level asset。 3. 放入统一四层目录结构。 4. 保留 upstream 文件名和相对路径，除非有兼容性原因。 5. 添加 `metadata.yaml`。 6. 更新 `manifest/assets.jsonl`。 7. 如果改了目录结构，更新 `docs/structure_mapping.md` 和 `docs/source_notes/.md`。 8. 运行 `python scripts/validate_asset.py --all`。 9. 上传到 Hugging Face。