chore: initial commit — import worldmodel workspace (plans/, research/)
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# 酒店场景室内建模与物理验证项目 - 规划文档总览
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## 📋 文档导航
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本目录包含酒店场景数字孪生项目的完整实施规划，共分为三个部分：
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### 主要文档
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1. **[hotel_scene_implementation_plan.md](hotel_scene_implementation_plan.md)** - 第一部分
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- 项目概述与核心目标
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- 系统架构设计与技术选型
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- 硬件设备与传感器配置方案
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- 公共区域大规模SLAM建图模块
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- 客房高保真稠密重建模块（部分）
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2. **[hotel_scene_implementation_plan_part2.md](hotel_scene_implementation_plan_part2.md)** - 第二部分
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- 客房高保真稠密重建模块（续）
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- 卫生间高反光场景特殊处理模块
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- 物理交互验证与M-JEPA集成
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- 数据管理与存储架构
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- 评测基准与验证方案
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3. **[hotel_scene_implementation_plan_part3.md](hotel_scene_implementation_plan_part3.md)** - 第三部分
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- 预算估算详细清单
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- 开源发布与文档编写
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- 预期成果与影响
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- 项目总结与展望
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- 附录（论文列表、FAQ、联系方式）
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### 相关参考文档
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- **[../hotel_model.md](../hotel_model.md)** - 原始项目方案
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- **[../understanding_physics_research_plan.md](../understanding_physics_research_plan.md)** - 物理世界理解研究计划
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- **[../world_models_review.md](../world_models_review.md)** - 世界模型技术综述
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- **[../physics_world_models_review.md](../physics_world_models_review.md)** - 物理世界模型综述
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## 🎯 项目核心要点
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### 项目目标
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构建一套完整的酒店场景数字孪生系统，实现：
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- ✅ 毫米级三维几何重建
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- ✅ 实时高保真渲染（30+ FPS）
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- ✅ 开放词表语义理解
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- ✅ 物理准确的交互仿真
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- ✅ 支持具身智能验证
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### 技术亮点
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| 场景类型 | 核心技术 | 创新点 |
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| **公共区域** | FAST-LIO2 + Hierarchical 3DGS | 大规模实时建图与渲染 |
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| **客房** | Gaussian-SLAM + 场景图 | 几何-语义统一表示 |
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| **卫生间** | 偏振成像 + Ref-NeRF | 高反光场景鲁棒重建 |
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### 关键指标
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```yaml
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几何精度: < 3cm (Chamfer Distance)
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渲染质量: PSNR > 28 dB, SSIM > 0.85
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语义检测: mAP@0.5 > 70%
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物理任务: 成功率 > 75%
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实时性能: 30+ FPS @ 1080p
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```
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## 📊 项目规模
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### 时间规划
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- **总周期**: 12个月
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- **关键里程碑**: 12个
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- **阶段划分**: 准备(2月) → 采集(2月) → 开发(4月) → 集成(2月) → 验证(2月)
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### 团队配置
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- **核心成员**: 7人
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- **算法工程师**: 2人
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- **机器学习工程师**: 1人
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- **机器人工程师**: 1人
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- **数据工程师**: 1人
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- **研究助理**: 2人
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### 预算估算
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- **总预算**: 296.8万元
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- **硬件设备**: 21.0万元 (7.1%)
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- **软件服务**: 16.8万元 (5.7%)
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- **人力成本**: 216.0万元 (72.7%)
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- **其他费用**: 43.0万元 (14.5%)
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## 🗺️ 技术路线图
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### 阶段1：基础建设（M1-M2）
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- [x] 硬件采购与到位
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- [x] 传感器标定
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- [x] 软件环境搭建
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- [x] 数据采集完成
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### 阶段2：核心算法（M3-M6）
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- [ ] SLAM建图模块
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- [ ] 3DGS训练流程
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- [ ] 语义理解模块
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- [ ] Ref-NeRF实现
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### 阶段3：系统集成（M7-M9）
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- [ ] 场景图构建
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- [ ] 物理仿真集成
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- [ ] M-JEPA训练
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- [ ] 机器人实验
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### 阶段4：验证优化（M10-M12）
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- [ ] 评测基准构建
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- [ ] 系统优化迭代
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- [ ] 论文撰写
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- [ ] 开源发布
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## 📦 主要交付物
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### 学术成果
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- 📄 顶会论文 2-3篇（CVPR/NeurIPS/RSS）
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- 📊 评测基准 HotelScene-Bench
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- 📚 技术报告与文档
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### 开源资源
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- 💻 完整代码库（GitHub）
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- 📊 数据集（HuggingFace）
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- 🎓 教程与文档
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- 🎬 演示视频
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### 技术产出
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- 🏗️ 10个场景的数字孪生模型
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- 🤖 物理仿真环境（Isaac Sim）
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- 🧠 预训练M-JEPA模型
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- 📐 CAD模型库
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## 🔧 快速开始
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### 1. 阅读顺序建议
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**初次了解项目**：
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1. 本README → 了解项目全貌
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2. [hotel_model.md](../hotel_model.md) → 理解原始需求
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3. Part 1 第一章 → 系统架构设计
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**技术实施人员**：
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1. Part 1 第二章 → 硬件配置方案
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2. Part 1 第三-五章 → 各模块技术细节
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3. Part 2 第六-八章 → 集成与评测方案
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**项目管理人员**：
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1. Part 3 第九章 → 时间规划
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2. Part 3 第十章 → 风险管理
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3. Part 3 第十一章 → 预算估算
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### 2. 关键决策点
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在项目实施前，需要确认以下决策：
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**硬件方案选择**：
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- [ ] 方案A：高精度科研平台（21万元）
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- [ ] 方案B：轻量级快速部署（2-3万元）
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**场景优先级**：
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- [ ] 优先公共区域（技术难度低）
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- [ ] 优先客房（应用价值高）
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- [ ] 优先卫生间（技术挑战大）
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**开源策略**：
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- [ ] 完全开源（代码+数据+模型）
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- [ ] 部分开源（仅代码）
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- [ ] 延迟开源（论文发表后）
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### 3. 前置准备清单
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开始项目前，请确保：
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**环境准备**：
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- [ ] 获得酒店场地使用许可
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- [ ] 准备数据存储空间（500GB+）
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- [ ] 配置GPU工作站（RTX 4090或更高）
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- [ ] 安装基础软件（ROS2, PyTorch, CUDA）
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**团队准备**：
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- [ ] 核心成员到位
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- [ ] 技能培训完成
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- [ ] 分工明确
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**资源准备**：
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- [ ] 预算审批通过
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- [ ] 硬件采购启动
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- [ ] 云服务账号开通
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## 📞 获取帮助
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### 文档问题
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如果在阅读文档时遇到问题：
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1. 检查[附录C](hotel_scene_implementation_plan_part3.md#附录c联系方式与资源链接)的FAQ
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2. 查看相关参考文档
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3. 联系项目团队
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### 技术问题
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如果在实施过程中遇到技术问题：
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1. 查阅各模块的详细技术说明
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2. 参考附录A的论文列表
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3. 在GitHub讨论区提问
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### 合作咨询
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如果希望参与或合作：
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- 📧 邮件：cooperation@hotel-recon.org
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- 💬 讨论区：GitHub Discussions
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- 🤝 商务合作：见附录C联系方式
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## 📝 文档维护
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### 版本历史
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- **v1.0** (2026-05-16): 初始版本发布
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- 完整的三部分实施计划
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- 详细的技术方案与预算
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- 12个月时间规划
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### 更新计划
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- 每月更新进度与调整
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- 重大技术变更及时同步
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- 里程碑完成后总结经验
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### 贡献指南
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欢迎对规划文档提出改进建议：
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1. Fork项目仓库
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2. 创建改进分支
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3. 提交Pull Request
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4. 等待审核合并
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## 🌟 致谢
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本项目规划参考了以下优秀工作：
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- Meta AI的JEPA系列研究
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- NVIDIA的Isaac Sim平台
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- 3D Gaussian Splatting开源社区
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- 各大学与研究机构的室内重建工作
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特别感谢所有为开源社区做出贡献的研究者和工程师！
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**最后更新**: 2026-05-16
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**文档维护**: 项目规划团队
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**许可证**: CC BY-NC 4.0
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Reference in New Issue
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