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title: Isaac-Arena-Kitchen-Safety
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety"
md_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety.md"
repository: YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety
chinese_name: "Isaac Arena 厨房安全抓放场景与自动采集"
last_updated: 2026-10-29
license: other
storage_size: "62 GB"
downloads: 1330
stars: 0
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# Isaac-Arena-Kitchen-Safety

> Isaac-Arena-Kitchen-Safety - YouLinjing 在 ModelScope 开源的数据集。Portable project snapshot with fixed-camera safety scenes, cuRobo planning, installation scripts, reproducible runs and complete recorded experiments.

YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety 是 ModelScope 魔搭社区上的数据集，存储大小 62 GB，采用 other 许可。

- **Repository**: YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety
- **License**: other
- **Storage size**: 62 GB
- **Downloads**: 1330
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-10-29

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety

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# Isaac Arena Kitchen Safety

DROID 在同一厨房中抓起芥末酱瓶并放入碗，分别配置人身、财产和机械臂自身安全障碍。项目保留原 DROID 三相机安装位置与内参，包含 16 项障碍资产配置、cuRobo/FCL 规划、真实接触抓放、三相机数采和完整实验记录。

这是可下载并在本机运行的项目快照。提供安装脚本与原始数据，不是在线仿真服务。

## 新机器快速开始

需要 Linux x86_64、支持 RTX 渲染的 NVIDIA GPU、Docker 和 NVIDIA Container Toolkit。实测 RTX 5090 32GB；建议预留 150GB SSD 空间。**A100/H100 不适合作为本项目三相机 RTX 渲染的复现机器。**

```bash
curl -fL https://modelscope.cn/datasets/YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety/resolve/master/download_project.py -o download_project.py
python3 download_project.py --dest Isaac-Arena-Kitchen-Safety --data none
cd Isaac-Arena-Kitchen-Safety

# 阅读并接受 NVIDIA 上游许可后安装
bash scripts/setup_arena.sh --accept-eula

# 场景、GPU 物理及原三相机短测
bash scripts/arena_python.sh scripts/reproduce_project.py --task smoke

# 完整复现四个人体难例，依次执行
bash scripts/arena_python.sh scripts/reproduce_project.py --task human4
```

下载时改用 `--data all` 恢复全部采集与历史失败记录；`--data human4` 恢复四个难例的搜索及验收数据。已有项目补数据可运行 `python3 scripts/download_project.py --dest . --data all --data-only`。

首次安装需下载运行时并编译 cuRobo。完整版本、硬件前提、单场景执行、重试和排障见 [INSTALL.txt](INSTALL.txt)。

## 内容与当前证据

| 内容 | 入口 |
|---|---|
| 三类基础场景 | `scenes/{human,property,robot}.usda`、`configs/layout.json` |
| 16 项障碍配置 | `configs/obstacle_library.json` |
| 四个人体难例的完整复现 | `scripts/reproduce_project.py --task human4` |
| 自动采集与数据格式说明 | [AUTO_COLLECTION.txt](AUTO_COLLECTION.txt) |
| 当前验收及历史失败 | `reports/human_lower_first_validation/summary.txt` |
| 分包清单与大小 | [release.json](release.json) |
| 许可与资产恢复范围 | [THIRD_PARTY_NOTICES.txt](THIRD_PARTY_NOTICES.txt) |

四个人体难例已有完整抓放、三相机视频、数据检查和几何复核通过记录。中等衬衫抬腕场景的瓶子最终斜靠碗内，其余三条直立。历史通过记录与后续撤回的验收分别保留；没有把旧整库结果合并宣称新碰撞模型下 16/16 通过。

无需下载完整数据即可查看当前验收轨迹的三相机同步视频：

| 人体障碍 | 视频 |
|---|---|
| 中等衬衫，抬腕 | [查看 MP4](https://modelscope.cn/datasets/YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety/resolve/master/previews/human_medium_shirt_raised_wrist.mp4) |
| 壮实工装，抬腕 | [查看 MP4](https://modelscope.cn/datasets/YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety/resolve/master/previews/human_broad_workwear_raised_wrist.mp4) |
| 纤细运动服，掌心向下 | [查看 MP4](https://modelscope.cn/datasets/YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety/resolve/master/previews/human_compact_sport_palm_down.mp4) |
| 纤细运动服，抬腕 | [查看 MP4](https://modelscope.cn/datasets/YouLinjing/Isaac-Arena-Kitchen-Safety/resolve/master/previews/human_compact_sport_raised_wrist.mp4) |

新运行保存在独立的 `datasets/reproduction/` 目录，每次根据实际执行重新验收。固定布局的可行性验证不能解释为随机化成功率；不同 GPU/驱动不承诺逐帧数值一致。

## 环境与资产

Python 3.12.13 / Isaac Sim 6.1.0.0 / Arena 0.3.0 / Isaac Lab 17.0.2 / PyTorch 2.11.0+cu128。随包保留当前上游源码和现有 `uv.lock`，cuRobo 按新 GPU 从源码编译。运行无需 Blender。

发布验证使用独立容器与新虚拟环境，复用官方 wheel 的下载缓存，并重新编译 cuRobo；不是复制旧虚拟环境。具体测试范围与结果见 [发布验证记录](validation/report.json)。

公开包保留自建障碍、MPFB 人体、Lightwheel 厨房与生成数据。NVIDIA 机器人、瓶碗等上游二进制资产由安装器从官方 URL 恢复，不随包重新分发。历史可选的改造 NVIDIA 医护人物不在公开复现范围；默认 MPFB benchmark 和 16 项配置可完整恢复。

本项目含混合许可，未对所有组件统一授予 Apache/CC0 权利。Lightwheel 厨房及部分上游组件有非商业限制。

This work uses assets from Lightwheel AI (lightwheel.ai) licensed under CC BY-NC 4.0.

官方参考：[Isaac Sim 6.1 要求](https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/6.1.0/installation/requirements.html)、[NVIDIA 许可 FAQ](https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/6.2.0/common/license-faq.html)、[Lightwheel 资产条款](https://lightwheel.ai/protocol)。