articulated-desks

ProjectSim Articulated Desks 是一个由 Kaedim 的 ProjectSim 项目创建的 3D 资产数据集，专为机器人学习模拟设计。数据集包含 5 个办公桌模型，每个模型都带有真实的滑动抽屉，具有棱柱关节（关节限制以米为单位）。所有资产均为简化坐标铰链体，提供每链接质量和惯性（基于精确网格积分）、逐区域物理材质、4K AI 纹理以及 MuJoCo 认证的关节。每个模型以 Blender 格式（.blend）和 USD 格式（.zip 包，内含 .usda 文件和纹理）提供，USD 包还包含一个可直接播放的场景文件（带有物理场景和地面平面）。每个资产附带 manifest.json 文件（包含尺寸、质量、三角面数、每关节限制及单位、来源信息）和 512 像素缩略图。数据集适用于机器人操作、抓取、仿真等任务，可直接在 Blender、Isaac Sim 或其他支持 USD 的引擎中使用。ProjectSim Articulated Desks is a 3D asset dataset created by Kaedims ProjectSim project, designed for robot learning simulations. The dataset contains 5 desk models, each with real sliding drawers with prismatic joints (joint limits in meters). All assets are simplified coordinate hinge bodies, providing per-link mass and inertia (based on accurate mesh integration), per-region physical materials, 4K AI textures, and MuJoCo-certified joints. Each model is provided in Blender format (.blend) and USD format (.zip package containing .usda files and textures). The USD package also includes a directly playable scene file (with physics scene and ground plane). Each asset comes with a manifest.json file (including size, mass, triangle count, per-joint limits and units, source information) and a 512-pixel thumbnail. The dataset is suitable for robot manipulation, grasping, simulation and other tasks, and can be used directly in Blender, Isaac Sim or other USD-compatible engines.

原始信息汇总

数据集概述

ProjectSim Articulated Desks 是由 Kaedim 公司 ProjectSim 项目推出的一个面向机器人学习与仿真环境的铰接式桌面 3D 资产数据集。数据集中包含多款带有可真实滑动抽屉的办公室桌子，每个资产均以带限位（以米为单位）的滑动副（prismatic joint）建模，并针对仿真环境进行优化。

核心特性

• 简化坐标铰接（Reduced-coordinate articulation）：每个资产均为带有关节限制的铰接模型。
• 精确物理属性：每个连杆的质量和惯性矩基于网格积分精确计算，并附有逐区域（per-zone）物理材质。
• 高质量纹理：提供 4K AI 生成纹理。
• MuJoCo 认证关节：关节参数经过 MuJoCo 物理引擎验证。
• 多格式导出：支持 Blender（.blend）和 USD（.usda）格式，其中 USD 版本附带可直接播放的 *_scene.usda 场景文件（含 PhysicsScene 和地面），方便在 Isaac Sim 等支持 USD 的应用中直接运行。

数据规模与配置

• 总体规模：n < 1K，当前具体包含 5 个桌面资产（ID 为 desk_0001 至 desk_0005）。
• 默认配置：数据文件为 index.parquet，数据集结构为每个资产一个独立文件夹。

资产详细规格

ID	尺寸（米）	质量（千克）	关节数	Blender 链接	USD 链接
desk_0001	1.50 × 0.65 × 0.75	73.5	6	提供 .blend 下载	提供 .zip 下载
desk_0002	1.00 × 0.55 × 0.70	31.0	3	提供 .blend 下载	提供 .zip 下载
desk_0003	1.49 × 0.65 × 0.71	26.3	3	提供 .blend 下载	提供 .zip 下载
desk_0004	1.20 × 0.61 × 0.74	14.0	3	提供 .blend 下载	提供 .zip 下载
desk_0005	1.17 × 0.69 × 0.73	70.5	6	提供 .blend 下载	提供 .zip 下载

文件结构

每个资产文件夹（desks/<id>/）包含以下内容：

• <id>.blend：Blender 文件，纹理已打包。
• <id>_usd.zip：压缩包内含资产 .usda 文件、纹理文件夹，以及一个可直接播放的 *_scene.usda 场景文件。
• manifest.json：记录尺寸、质量、三角面数、各关节限位（含单位）和资产来源信息。
• thumb.png：512 像素的渲染预览图。

快速开始

数据集提供了在 Blender 中直接下载并使用资产的示例命令，用户也可通过下载对应 .blend 或 _usd.zip 文件来集成到自己的工作流中。其中裸 .usda 文件（Z-up，单位为米）适合被引用到用户自定义的仿真场景中。

许可证与关联资源

• 许可证：CC-BY-4.0。
• 其他同类数据集：该数据集属于 ProjectSim 系列，同系列还包含 articulated-boxes、articulated-desks、logistics-cages 和 wardrobes 等铰接物体数据集。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习与具身智能研究领域，仿真环境的物理保真度与资产多样性对策略迁移至关重要。该数据集由Kaedim的ProjectSim流水线构建，以办公桌为对象，围绕滑动抽屉这一典型棱柱关节结构展开。构建过程从三维网格出发，通过精确网格积分计算各连杆的质量与惯性张量，为每个关节设定以米为单位的位移限制，并配置分区物理材质与4K AI纹理。整体资产以约简坐标关节形式组织，关节经过MuJoCo认证，确保动力学参数在主流仿真器中的一致性，最终导出为Blender与USD两种格式。

特点

该数据集的核心特点在于物理属性的精确性与格式的通用性。每张桌子均附带逐连杆的质量与惯性参数，以及带量纲的关节限位，使仿真行为贴近真实。资产规模控制在五张桌子以内，涵盖不同尺寸、质量与关节数量，便于快速验证。4K AI纹理与512像素缩略图兼顾视觉质量与预览效率。USD包内置PhysicsScene与地面平面，可直接播放；Blender文件则打包纹理，便于二次编辑。所有资产遵循Z轴向上、米制单位，可与自建场景无缝引用。

使用方法

在Blender环境中，用户可通过命令行下载指定桌子的.blend文件并直接打开，纹理已打包其中。在Isaac Sim或其他USD应用中，下载对应的_usd.zip并解压，打开_scene.usda后按下播放即可获得包含物理场景与地面的完整仿真环境；若需将资产整合至自有舞台，则引用裸的.usda文件。每张桌子的manifest.json提供尺寸、质量、三角面数与逐关节限位及单位，便于程序化读取。用户亦可借助Hugging Face Space在浏览器中交互预览。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习与具身智能迅速演进的背景下，仿真环境对高质量、可交互三维资产的需求日益迫切。ProjectSim Articulated Desks由Kaedim团队于近年构建，旨在为机器人操作研究提供带有真实滑动抽屉的办公桌仿真资产，其核心研究问题在于如何将日常铰接物体转化为具备精确物理属性的仿真就绪模型。该数据集涵盖五种不同规格的桌子，每件资产均采用简化坐标铰接表示，关节类型为带限位的移动副，质量与惯性张量由网格精确积分获得，并配备4K AI纹理与经MuJoCo认证的关节参数。作为ProjectSim系列的一部分，它与铰接箱体、物流笼、衣柜等类别共同构成面向仓储与办公场景的数字孪生资产库，对机器人抓取、操作与场景理解研究具有基础性支撑作用。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域问题在于铰接物体仿真建模的真实性与泛化性：机器人操作研究长期受困于缺乏物理精确且交互语义丰富的三维资产，而真实世界中的抽屉、柜门等铰接结构要求仿真模型同时具备准确的关节约束、质量分布与碰撞特性。构建过程中的挑战亦不容小觑，从真实办公桌的几何拓扑中提取简化坐标铰接结构，需在保留功能语义的同时舍弃冗余自由度；为每段连杆计算精确的质量与惯性积分，要求网格具备封闭性与一致性；而将纹理、材质分区与关节限位统一封装为跨引擎兼容的USD与Blender格式，更涉及数据转换与物理参数校准的复杂流程。上述挑战共同构成了该数据集在推动机器人仿真研究向高保真、可复现方向发展的关键价值。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习与具身智能研究领域，仿真环境中的交互式物体建模长期依赖人工建模或非关节化资产，而ProjectSim Articulated Desks数据集以带真实滑动抽屉的办公桌为核心对象，提供具备棱柱关节与位移限制的仿真就绪资产。其经典使用场景在于为机器人操作策略（如抽屉开合、桌面物品整理）提供高保真训练与评测环境，用户可直接将Blender或USD格式资产载入Isaac Sim等引擎，即刻获得含质量惯性、物理材质与MuJoCo认证关节的完整场景，从而支撑从抓取到多步操作的任务学习。

解决学术问题

该数据集有效回应了机器人学习中关节物体操作数据稀缺且物理属性不完整的学术痛点。传统数据集常缺乏精确的关节限位、连杆质量与惯性参数，致使仿真到现实的迁移出现显著偏差。本数据集通过从网格精确积分获得每连杆质量与惯性、以米为单位标注关节限位，并集成4K纹理与分区物理材质，为铰接物体操作、仿真基准测试与数字孪生研究提供了可复现的物理真实基础，推动了关节物体操纵算法在标准化条件下的比较与验证。

衍生相关工作

以该数据集为基点，后续研究衍生出多条经典工作脉络。一方面，ProjectSim系列扩展出铰接箱体、物流笼与衣柜等同类仿真就绪资产，形成覆盖多类关节物体的资产生态，支持跨类别泛化研究。另一方面，基于这些资产，研究者开展了关节物体操作策略学习、仿真到现实迁移及数字孪生校准等经典工作，并借助MuJoCo认证关节与标准USD格式，推动了机器人学习社区在可复现基准与共享资产库方面的持续建设。