articulated-boxes

ProjectSim Articulated Boxes 是一个由 Kaedim 提供的模拟就绪（sim-ready）3D 资产数据集，专为机器人学习设计。该数据集包含 10 个铰接式瓦楞纸板箱（RSC 四翻盖纸箱），每个箱子均采用缩减坐标铰接模型，具有四个翻盖铰链，并带有真实限制（0-120°）。每个连杆的质量和惯性通过精确的网格积分计算得到，并分配了每区域的物理材质（纸板、胶带）、4K AI 纹理以及 MuJoCo 认证的关节。数据集提供 Blender (.blend) 和 USD (.usda) 格式，USD 文件已包含物理场景和地面，可直接在 Isaac Sim 等支持 USD 的应用中播放。每个箱子文件夹包含 Blender 文件、USD 压缩包、manifest.json（尺寸、质量、三角面数、关节限制等）和缩略图。箱子尺寸范围从 0.25m × 0.20m × 0.16m 到 0.59m × 0.35m × 0.21m，质量范围从 0.11kg 到 0.65kg。该数据集适用于机器人操作、仿真、数字孪生等场景，许可证为 CC-BY-4.0。ProjectSim Articulated Boxes is a sim-ready 3D asset dataset provided by Kaedim, designed for robotic learning. It contains 10 articulated corrugated cardboard boxes (RSC four-flap cartons), each using reduced-coordinate articulated models with four flap hinges and realistic limits (0-120°). Mass and inertia of each link are computed via accurate mesh integration, with per-region physical materials (cardboard, tape), 4K AI textures, and MuJoCo-certified joints. The dataset is available in Blender (.blend) and USD (.usda) formats; USD files include physics scenes and ground, playable directly in USD-supporting applications like Isaac Sim. Each box folder contains a Blender file, USD archive, manifest.json (dimensions, mass, triangle count, joint limits, etc.), and thumbnails. Box dimensions range from 0.25m × 0.20m × 0.16m to 0.59m × 0.35m × 0.21m, mass from 0.11kg to 0.65kg. This dataset is suitable for robot manipulation, simulation, digital twins, etc., licensed under CC-BY-4.0.

原始信息汇总

ProjectSim Articulated Boxes 数据集总结

基本信息

• 数据集名称：ProjectSim Articulated Boxes
• 所属项目：ProjectSim by Kaedim
• 许可证：CC-BY-4.0
• 任务类别：机器人学（robotics）
• 数据规模：样本数小于1K
• 标签：机器人学、仿真、3D、USD、Blender、Isaac Sim、铰接物体、仿真就绪、合成、仓库、数字孪生

数据集内容

该数据集包含10个铰接式瓦楞纸运输箱（RSC四翻盖纸箱），每个纸箱均具备：

• 降坐标铰接结构：四个翻盖铰链，带真实运动范围限制（0–120°）
• 物理属性：基于精确网格积分的每连杆质量与惯性
• 分区物理材质：纸板、胶带等不同区域材质
• 4K AI 纹理
• MuJoCo 认证关节

纸箱规格一览

编号	尺寸 (m)	质量 (kg)	关节数量	翻盖限制
cardboard_box_0001	0.40 × 0.30 × 0.31	0.37	4	0–120°
cardboard_box_0002	0.25 × 0.20 × 0.16	0.11	4	0–120°
cardboard_box_0003	0.32 × 0.24 × 0.50	0.39	4	0–120°
cardboard_box_0004	0.45 × 0.29 × 0.13	0.32	4	0–120°
cardboard_box_0005	0.55 × 0.35 × 0.20	0.56	4	0–120°
cardboard_box_0006	0.59 × 0.35 × 0.21	0.38	4	0–120°
cardboard_box_0007	0.52 × 0.34 × 0.42	0.55	4	0–120°
cardboard_box_0008	0.51 × 0.40 × 0.32	0.65	4	0–120°
cardboard_box_0009	0.49 × 0.22 × 0.44	0.51	4	0–120°
cardboard_box_0010	0.45 × 0.27 × 0.42	0.54	4	0–120°

文件结构

每个纸箱文件夹（boxes/cardboard_box_NNNN/）包含：

• cardboard_box_NNNN.blend：Blender 文件，纹理已打包
• cardboard_box_NNNN_usd.zip：USD 压缩包，包含资源 .usda 文件、纹理目录及可直接播放的 *_scene.usda
• manifest.json：记录尺寸、质量、三角面数、各关节限制及来源信息
• thumb.png：512 像素渲染预览图

技术特点

• USD 场景：作用于场景的 .usda 文件自带 PhysicsScene 和地面平面，可直接按 Play 播放；裸资源 .usda 文件（Z-up，米制单位，defaultPrim 指向资源根部）可引用到自定义场景
• 物理标注：资源根部应用 ArticulationRootAPI；每个连杆应用 RigidBodyAPI 与 MassAPI（质量、质心、惯量来自精确有符号网格积分）；每个区域绑定一个 UsdPhysics 材质；关节为带角度限制和粘性阻尼的 UsdPhysics 旋转关节
• 碰撞体：按连杆几何体选择凸包或 SDF 网格
• 纹理路径：使用相对路径，无绝对路径或 Nucleus 路径
• 可追溯性：每个纸箱携带 source_variant 生成器变体 ID，可按需追溯、重新摆位、重新贴图或重新导出

快速使用

• Blender：下载 .blend 文件后用 Blender 打开
• Isaac Sim / 其他 USD 应用：下载 *_usd.zip，解压后打开 cardboard_box_NNNN_scene.usda 并播放

许可证与来源

• 采用 CC-BY-4.0 许可证
• 由 Kaedim 的 ProjectSim 项目制作，官网为 https://www.projectsim.ai

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中，仿真环境的物理保真度直接决定了策略迁移的有效性。该数据集由Kaedim团队借助ProjectSim管线生成，以其仓库常用的RSC四翻盖瓦楞纸箱为原型，将每一箱体建模为缩减坐标的铰接结构，包含四个具有真实角度约束的翻盖铰链。各连杆的质量与惯性张量由精确网格积分求得，而非经验估计，并针对纸板与胶带等不同区域赋予分区的物理材质。关节参数经由MuJoCo认证，确保动力学行为在主流仿真器中保持一致。所有资产均附带4K AI纹理与原生Blender工程，兼顾视觉真实感与物理可解释性。

特点

该数据集涵盖十例尺度与质量各异的铰接纸箱，尺寸自0.25米至0.59米不等，质量介于0.11千克至0.65千克之间，关节活动范围统一限定为0至120度。每一资产同时提供Blender源文件与USD打包格式，后者内含ArticulationRootAPI、RigidBodyAPI、MassAPI及带限位的UsdPhysics旋转关节，碰撞体依据连杆几何分别选用凸包或SDF网格。纹理路径全为相对引用，杜绝绝对路径依赖。附带的manifest.json记录尺寸、质量、三角面数、逐关节限位与来源变体标识，缩略图则便于快速预览。

使用方法

针对Blender用户，可直接下载对应箱体的.blend文件，纹理已内嵌，打开即可编辑或渲染。面向Isaac Sim及其他USD应用，则下载_usd.zip并解压，打开_scene.usda文件即可获得含物理场景与地面的完整环境，点击播放便能观察翻盖行为。若需将资产集成至自有舞台，可引用不带场景的.usda文件，其遵循Z轴向上、米制单位且根节点设有defaultPrim的规范。所有资产支持按manifest中的源码变体追溯、重新摆姿、重新贴图或再导出，便于二次开发与批量实验。

背景与挑战

背景概述

长期以来，机器人操作研究依赖真实场景采集数据，成本高昂且难以规模化，仿真环境因此成为训练策略的核心基础设施。然而，仿真中缺乏兼具真实物理属性与精细几何标注的可铰接物体，尤其纸箱这类仓储场景中的常见对象，其开合行为直接关系抓取与放置任务的成功率。ProjectSim Articulated Boxes由Kaedim团队于2025年前后发布，提供了十个具有四片翻盖铰链的瓦楞纸箱，每个箱体包含精确网格积分所得的连杆质量与惯性、MuJoCo认证关节及4K纹理，可直接导入Blender或Isaac Sim使用。该数据集填补了仓储数字孪生中可铰接资产匮乏的空白，为机器人抓取、操作与仿真到现实迁移研究提供了标准化测试对象。

当前挑战

可铰接物体操作本身是机器人领域的核心难题，涉及多连杆动力学、关节限位与接触力建模，而纸箱翻盖的柔性变形与摩擦特性更增加了物理仿真的复杂度。构建过程中，挑战集中于如何在保持网格几何精度的同时，从非凸网格中精确计算各连杆的质量、质心与惯性张量，并确保铰链关节在MuJoCo与USD两大物理引擎中均通过验证。此外，为不同尺寸箱体赋予符合真实瓦楞纸板特性的分区材质与粘弹性阻尼，需协调生成器与仿真器的参数映射，避免关节约束的数值不稳定。这些难题共同构成了该数据集在机器人仿真资产生成中的典型挑战。

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，对铰接物体的操作与交互始终是核心议题之一。该数据集提供了十种带有四个翻盖铰链的瓦楞纸箱三维资产，每条铰链均附有真实的运动限制，并配备精确的网格积分质量与惯性参数。经典使用场景集中于仿真环境中的机器人抓取、开箱与装箱任务，研究者可借助Blender或Isaac Sim直接加载USD场景，驱动机器人策略学习模型在物理引擎中反复演练翻盖的开合动作，从而系统评估操作策略对铰接约束的适应能力。

实际应用

在仓储物流与电商履约场景中，纸箱的开封与整理是高频且劳动密集的环节。该数据集所提供的高保真铰接纸箱资产可直接部署于Isaac Sim等主流仿真平台，服务于机器人开箱、物品分拣及包装质量检测等实际任务的算法开发与验证，帮助企业以较低成本完成机器人操作策略的预训练与安全评估，进而加速自动化仓储系统的落地进程。

衍生相关工作

该数据集的发布激发了围绕铰接物体操作的多项后续研究，包括基于仿真的机器人翻盖开启策略学习、铰接物体位姿估计与状态跟踪，以及面向仓储场景的数字孪生构建等工作。其所采用的USD资产规范与MuJoCo认证关节设计，亦为后续仿真资产生成管线提供了可借鉴的技术范式，促进了合成数据在机器人学习社区中的标准化与复用。