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title: "结合 3D 游戏引擎的室内世界模型验证方案"
date: 2026-05-31
draft: false
tags: ["规划", "3D游戏引擎", "仿真", "数字孪生", "物理", "机器人"]
categories: ["GameEngine"]
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# 结合 3D 游戏引擎的室内世界模型验证方案

## 1. 方案定位

本方案在现有 **RoomPlan / ZED 2i / PRISM / 世界模型** 技术链路之外，引入 3D 游戏引擎作为一个新的工程层：

> **3D 游戏引擎不是替代 SLAM、PRISM 或 Isaac Sim，而是作为“可交互数字孪生运行时”：负责实时渲染、交互编辑、轻量物理验证、合成数据生成、多人演示与人工标注。**

它解决现有方案中的三个缺口：

1. **可视化缺口**：研究系统输出的 mesh、3DGS、场景图、语义层需要一个直观、可交互、可调试的前台。
2. **交互缺口**：机器人任务不仅要离线评测，还要让研究员快速拖拽物体、修改材质、设置碰撞体、回放动作。
3. **数据缺口**：真实酒店采集成本高，游戏引擎可生成可控扰动、光照变化、遮挡、人流和任务变体。

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## 2. 总体架构

```mermaid
flowchart TB
    subgraph CAPTURE["真实世界采集"]
        IPHONE["iPhone RoomPlan<br/>USDZ / JSON / CAD"]
        ZED["ZED 2i<br/>RGB-D / VIO / 点云"]
    end

    subgraph MEMORY["空间记忆与世界模型"]
        PRISM["PRISM<br/>L1-L4 空间记忆"]
        WM["World Model<br/>M-JEPA / DreamerV3 / Video WM"]
    end

    subgraph ASSET["资产转换层"]
        CLEAN["Mesh 清洗<br/>尺度/坐标/法线/拓扑"]
        SEM["语义绑定<br/>object_id / affordance / material"]
        USD["USD / glTF / FBX<br/>统一资产包"]
    end

    subgraph ENGINE["3D 游戏引擎运行时"]
        VIEW["实时可视化<br/>PBR / 灯光 / UI"]
        PHYS["轻量物理沙盒<br/>碰撞 / 约束 / 关节"]
        SYN["合成数据<br/>RGB / Depth / Seg / Flow"]
        EDIT["交互编辑<br/>拖拽 / 标注 / Remix"]
    end

    subgraph ROBOT["机器人与评测"]
        ROS["ROS 2 Bridge"]
        TASK["任务脚本<br/>导航 / 抓取 / 推拉"]
        EVAL["评测指标<br/>成功率 / 偏差 / 鲁棒性"]
    end

    IPHONE --> CLEAN
    ZED --> CLEAN
    CLEAN --> SEM --> USD --> ENGINE
    PRISM --> SEM
    ENGINE --> ROS --> TASK --> EVAL
    ENGINE --> SYN --> WM
    WM --> PRISM
    PRISM --> ENGINE
```

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## 3. 引擎选型建议

| 引擎 | 适合角色 | 优点 | 局限 | 建议定位 |
|------|----------|------|------|----------|
| **Unreal Engine** | 高保真酒店数字孪生、演示、复杂交互 | 渲染质量强，Chaos Physics 支持刚体、约束、破坏、流体等实时物理能力 | 机器人生态需要自建桥接，工程复杂度高 | **主推荐：视觉与交互前台** |
| **Unity** | 快速原型、Web/移动端、CrowdRoom 编辑器 | C# 开发快，生态适合工具型产品，Unity Robotics 有 ROS TCP Connector | 官方 ROS TCP Connector 最近主版本较旧，长期维护风险需评估 | **推荐：MVP 和产品化编辑器** |
| **Godot** | 开源轻量工具、内部标注器 | 开源、轻量、部署灵活 | 高保真渲染、机器人仿真生态弱 | **可选：低成本标注/浏览工具** |
| **NVIDIA Isaac Sim** | 机器人精确仿真、传感器、合成数据 | 基于 OpenUSD，面向机器人仿真、测试与合成数据，天然适合 URDF/CAD/USD 资产链路 | 不适合作为普通用户产品前台，学习和硬件成本较高 | **保留：严肃机器人仿真后端** |

推荐采用“双引擎分工”：

- **Unreal / Unity**：面向人类研究员和产品用户的交互前台。
- **Isaac Sim**：面向机器人控制、传感器仿真、强化学习和 sim-to-real 的高可信仿真后端。

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## 4. 核心管线

### 4.1 真实扫描到游戏场景

```text
iPhone RoomPlan / ZED 2i
  → 坐标系统一：米制、Z-up/Y-up 转换、世界原点锚定
  → Mesh 清洗：去噪、补洞、简化、法线修复
  → 语义绑定：room_id、object_id、category、bbox、affordance
  → 碰撞体生成：墙体 box collider、家具 convex hull、可操作物体 articulated body
  → 材质重建：PBR baseColor / roughness / metallic / normal
  → 导出：USD 为主，glTF/FBX 为 Web 和通用引擎备选
```

关键原则：

- **视觉资产和物理资产分离**：高精 mesh 用于渲染，低复杂度 collider 用于物理。
- **PRISM ID 贯穿全链路**：游戏引擎中的每个物体都保留 `spatial_node_id`，方便回写空间记忆。
- **可编辑但可追溯**：人工在引擎中修正的材质、碰撞体、关节参数，要以 patch 形式回写，而不是覆盖原始扫描。

### 4.2 游戏引擎到 PRISM

游戏引擎不是只读 viewer，而是 PRISM 的交互标注和实验入口：

| 引擎事件 | 回写到 PRISM |
|----------|--------------|
| 研究员拖动椅子 | `delta/object_pose_changed` |
| 修正门的旋转轴 | L4 节点 `joint.axis` / `joint.limit` |
| 标注“可抓取”区域 | `affordance.graspable_regions` |
| 设置碰撞体 | L2/L4 物理代理属性 |
| 回放机器人失败轨迹 | episode memory + anomaly |

### 4.3 游戏引擎到世界模型

游戏引擎可生成有控制变量的训练数据：

| 数据类型 | 用途 |
|----------|------|
| RGB / Depth / Normal | 训练感知 encoder |
| Instance Segmentation | 训练 2D/3D 语义分割 |
| Optical Flow | 训练动态预测 |
| Action-State Pair | 训练 DreamerV3 / TD-MPC2 |
| Counterfactual Rollout | 训练“如果推椅子会怎样”类预测 |

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## 5. 可交互数字孪生运行时详细方案

本节把“可交互数字孪生运行时”具体化为一个可开发的软件系统。它不是简单的 3D Viewer，而是一个面向研究员、机器人算法工程师和数据标注人员的 **Scene Lab**：能看、能查、能改、能模拟、能回放、能把修改写回 PRISM。

### 5.1 产品形态

建议先做桌面端，再做 Web 端：

| 形态 | 技术路线 | 目标用户 | 适合阶段 |
|------|----------|----------|----------|
| **桌面 Scene Lab** | Unity Editor Runtime / Unreal Editor Utility | 研究员、算法工程师 | P0 MVP |
| **Web Viewer** | Three.js/R3F 或 Unity WebGL | PM、合作酒店、标注人员 | P1 展示与轻编辑 |
| **Pixel Streaming 高保真版** | Unreal Pixel Streaming | 远程演示、客户评审 | P1/P2 |

P0 阶段推荐做 **Unity 桌面 Scene Lab**，原因是迭代快、UI 工具多、和 JSON/glTF/ROS 接口打通成本低。Unreal 分支用于高保真展示，不阻塞 MVP。

### 5.2 主界面布局

```text
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Top Bar: 场景选择 | 模式切换 | 保存 Patch | 运行任务 | 导出数据 │
├───────────────┬──────────────────────────────┬───────────────┤
│ Scene Tree    │                              │ Inspector     │
│ - room_305    │        3D Viewport            │ object_id     │
│ - wall_01     │  轨道相机 / 第一人称 / 机器人视角 │ pose/bbox      │
│ - bed_01      │  语义高亮 / 热力图 / 轨迹回放     │ material      │
│ - chair_01    │                              │ physics       │
├───────────────┴──────────────────────────────┴───────────────┤
│ Timeline / Logs: episode 回放 | 事件列表 | PRISM delta diff   │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

核心交互模式：

| 模式 | 快捷操作 | 用途 |
|------|----------|------|
| `Explore` |  orbit / fly / first-person | 浏览房间、走廊、大堂 |
| `Inspect` | click object | 查看 PRISM 节点、语义、bbox、来源帧 |
| `Edit` | translate / rotate / scale | 修正物体位姿、墙体边界、家具尺寸 |
| `Physics` | add collider / set joint / simulate | 设置碰撞体、质量、摩擦、门/抽屉关节 |
| `Annotate` | paint / box / polygon | 标注可抓取区域、不可通行区、危险区 |
| `Replay` | play / pause / scrub | 回放机器人轨迹和失败 episode |
| `Generate` | randomize / capture | 生成合成 RGB-D、分割、扰动样本 |

### 5.3 模块拆分

```mermaid
flowchart LR
    LOAD["Scene Loader<br/>USD/glTF/JSON"]
    REG["Registry<br/>object_id ↔ actor"]
    VIEW["Viewport<br/>render layers"]
    SEL["Selection<br/>raycast/pick"]
    EDIT["Edit Tools<br/>transform/material/collider"]
    PHYS["Physics Sandbox<br/>simulate/reset"]
    PATCH["Patch Recorder<br/>diff/event log"]
    BRIDGE["PRISM Bridge<br/>load/save/query"]
    EXPORT["Export<br/>dataset/episode"]

    LOAD --> REG --> VIEW
    VIEW --> SEL --> EDIT --> PATCH
    EDIT --> PHYS --> PATCH
    PATCH --> BRIDGE
    VIEW --> EXPORT
    PHYS --> EXPORT
```

| 模块 | 职责 | P0 要做到 |
|------|------|-----------|
| Scene Loader | 加载 `scene.glb/usd`、`scene_graph.json`、材质贴图 | 一个客房可稳定加载 |
| Object Registry | 建立 `spatial_node_id` 到引擎 actor 的映射 | 点击物体能查 PRISM ID |
| Viewport | 多视角浏览、图层开关、语义上色 | 支持 RGB / semantic / collider 三种视图 |
| Inspector | 展示和编辑节点属性 | 可改类别、名称、位姿、物理参数 |
| Edit Tools | 拖拽、旋转、缩放、吸附、撤销 | 支持家具位姿修正 |
| Physics Sandbox | 局部物理仿真与 reset | 支持椅子推动、门旋转、抽屉滑动 |
| Patch Recorder | 记录所有人工修改 | 导出 JSON Patch |
| PRISM Bridge | 读取/写回 PRISM 数据 | 文件级 API 即可，不要求实时服务 |
| Dataset Exporter | 截图、深度、分割、episode log | 导出一组训练样本 |

### 5.4 数据输入与目录结构

每个场景打包为一个可版本化目录：

```text
hotel_305_scene/
  manifest.json
  assets/
    room_shell.glb
    furniture.glb
    textures/
  prism/
    scene_graph.json
    spatial_nodes.json
    spatial_edges.json
  physics/
    colliders.json
    joints.json
    materials.json
  episodes/
    nav_fail_001.json
  patches/
    2026-05-31_manual_fix.json
```

`manifest.json` 作为运行时入口：

```json
{
  "scene_id": "hotel_305",
  "unit": "meter",
  "up_axis": "Y",
  "origin": "room_center",
  "render_assets": ["assets/room_shell.glb", "assets/furniture.glb"],
  "prism_graph": "prism/scene_graph.json",
  "physics": {
    "colliders": "physics/colliders.json",
    "joints": "physics/joints.json",
    "materials": "physics/materials.json"
  }
}
```

### 5.5 实时可视化能力

运行时至少提供 6 个可切换视图：

| 视图 | 显示内容 | 用途 |
|------|----------|------|
| `Render View` | PBR 材质、灯光、阴影 | 检查视觉真实感 |
| `Semantic View` | 不同类别用不同颜色 | 检查语义分割和类别错误 |
| `Instance View` | 每个实例独立颜色 | 检查实例切分 |
| `Physics View` | collider、joint、mass center | 检查物理代理 |
| `Navigation View` | 可通行区域、障碍物、路径 | 调试机器人导航 |
| `Memory View` | PRISM L1-L4 图层 | 看空间记忆如何覆盖场景 |

关键 UI 功能：

- 点击任意物体，高亮对应 `SpatialNode`，并显示来源：RoomPlan / ZED / 人工修正 / WM 推断。
- 支持按类别过滤：只看门、床、桌椅、可移动物、可抓取物、动态障碍。
- 支持显示不确定性：低置信度物体用闪烁边框或热力图提示。
- 支持对比模式：`真实扫描` vs `人工修正后` vs `世界模型预测后`。

### 5.6 交互编辑能力

编辑不是自由建模，而是围绕 PRISM/机器人验证需要设计的受控编辑。

| 编辑对象 | 可编辑字段 | 保存位置 |
|----------|------------|----------|
| 房间结构 | 墙体位置、高度、门洞、窗洞 | `patches/*.json` + PRISM L2 |
| 家具 | 位姿、尺寸、类别、是否可移动 | PRISM L4 `SpatialNode` |
| 材质 | roughness、metallic、friction 映射 | `physics/materials.json` |
| 碰撞体 | box/capsule/convex mesh | `physics/colliders.json` |
| 关节 | revolute/prismatic、轴向、范围 | `physics/joints.json` |
| 导航区域 | walkable、blocked、slow zone | PRISM L2/L3 |
| 可供性 | graspable、pushable、openable | PRISM L4 |

编辑操作必须满足三条规则：

1. **所有修改都是 patch**：保留原始扫描结果，不直接覆盖。
2. **每个 patch 有来源**：记录 `author`、`timestamp`、`tool`、`reason`。
3. **可回放和可撤销**：patch 可以按顺序 apply，也可以 rollback。

示例 patch：

```json
{
  "patch_id": "manual_fix_20260531_001",
  "scene_id": "hotel_305",
  "author": "researcher",
  "ops": [
    {
      "op": "replace",
      "path": "/nodes/chair_305_01/pose_world",
      "value": [1.42, 0.0, -0.33, 0.0, 0.707, 0.0, 0.707],
      "reason": "RoomPlan 椅子朝向错误"
    },
    {
      "op": "add",
      "path": "/nodes/drawer_305_02/joint",
      "value": {
        "type": "prismatic",
        "axis": [1, 0, 0],
        "limit_m": [0.0, 0.42]
      },
      "reason": "为床头柜抽屉补充可操作关节"
    }
  ]
}
```

### 5.7 轻量物理沙盒

游戏引擎中的物理层只负责快速验证和交互调试，不作为最终物理真值。

P0 支持：

- 刚体：椅子、行李箱、垃圾桶、床头柜小物体。
- 静态碰撞体：墙、地面、床、柜体、卫生间台面。
- 关节：门的旋转关节、抽屉的滑动关节。
- 材质参数：摩擦、弹性、质量、重心。
- 局部 reset：只重置当前物体或当前房间，不重载全场景。

P1 再支持：

- 布料近似：床单、窗帘只做视觉和碰撞近似。
- 液体/破碎效果：只做异常事件可视化，不进入机器人控制闭环。
- 多人/多机器人：用于拥堵和动态障碍测试。

### 5.8 与 PRISM 的读写接口

P0 不需要数据库服务，直接文件接口即可：

```text
load_scene(manifest.json)
  → load_assets()
  → load_prism_graph()
  → bind_actor_to_spatial_node()

edit_object()
  → update_runtime_actor()
  → append_patch_op()

save_patch()
  → validate_patch()
  → write patches/*.json
  → optional: export prism_delta.json
```

P1 可以升级为本地 HTTP 服务：

| API | 方法 | 用途 |
|-----|------|------|
| `/scene/:id` | GET | 获取场景 manifest |
| `/scene/:id/nodes` | GET | 获取 PRISM 节点 |
| `/scene/:id/patches` | POST | 保存人工修正 |
| `/scene/:id/query` | POST | 自然语言或类别查询 |
| `/scene/:id/episodes` | POST | 上传任务回放 |

### 5.9 MVP 功能清单

P0 版本只追求一个客房跑通：

| 优先级 | 功能 | 验收标准 |
|--------|------|----------|
| P0 | 加载一个 RoomPlan/ZED 转换后的客房 | 10 秒内打开，尺度正确 |
| P0 | Scene Tree + 物体点击选择 | 点击椅子能显示 `chair_305_01` |
| P0 | 语义/实例/物理三种视图 | 一键切换，颜色稳定 |
| P0 | 家具位姿修正 | 拖动椅子后能保存 patch |
| P0 | Collider 可视化与编辑 | 可给椅子生成 box/convex collider |
| P0 | 门/抽屉关节编辑 | 可设置轴向和运动范围 |
| P0 | 简单物理运行/暂停/reset | 推椅子不穿墙，reset 后回初始状态 |
| P0 | episode 回放 | 加载一条机器人轨迹并显示路径 |
| P0 | patch 导出 | 输出可被 PRISM 消化的 JSON |

P1 再做增强：

- 多房间/走廊拼接；
- Web 只读展示；
- 合成 RGB-D/Segmentation 数据批量导出；
- 自然语言查询：“显示所有可移动椅子”；
- 和 ROS 2/Nav2 做在线联调。

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## 6. 典型应用场景

### 场景 A：酒店机器人导航调试

1. PRISM 导出酒店走廊拓扑和局部几何。
2. 游戏引擎加载场景，放置机器人 avatar 和动态行人。
3. 通过 ROS 2 bridge 接入 Nav2 或自研控制器。
4. 在引擎里批量生成拥堵、清洁车占道、门半开等扰动。
5. 输出成功率、碰撞次数、路径偏差和重规划次数。

### 场景 B：客房物体操作验证

1. RoomPlan/ZED 重建客房，PRISM 生成语义场景图。
2. 游戏引擎把床头柜、椅子、抽屉、门转成可交互 actor。
3. 研究员人工修正关节轴、摩擦、质量和可抓取区域。
4. 世界模型在引擎中做 rollout，预测推、拉、拿、放的结果。
5. 高风险动作再交给 Isaac Sim 或真实机器人验证。

### 场景 C：CrowdRoom Web 编辑器

1. 用户上传 RoomPlan 房间。
2. 后端转成 glTF/meshopt/Draco 轻量包。
3. Web 端以 Unity WebGL、Unreal Pixel Streaming 或 Three.js/R3F 展示。
4. 用户替换家具、材质、灯光，生成 Remix。
5. Remix 的变更以 overlay 形式保存，不复制底层几何。

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## 7. 技术实现建议

### 7.1 Unreal 路线

适合做“酒店数字孪生高保真演示 + 复杂交互调试器”。

```yaml
引擎:
  - Unreal Engine 5.x
核心模块:
  - USD Stage / Datasmith / glTF Importer
  - Chaos Physics
  - Control Rig / Sequencer
  - Pixel Streaming
  - Python Editor Script
输入:
  - USD: 主资产格式
  - glTF/FBX: 轻量备选
  - JSON: PRISM 场景图和语义属性
输出:
  - episode log
  - RGB-D/Segmentation 合成数据
  - PRISM patch
```

适合优先验证：

- 高保真酒店大堂/走廊渲染；
- 门、抽屉、椅子、行李车等刚体交互；
- 研究演示和远程评审；
- 复杂光照、反射、材质对感知模型的影响。

### 7.2 Unity 路线

适合做“MVP 工具 + CrowdRoom 产品化编辑器 + 快速 ROS 原型”。

```yaml
引擎:
  - Unity LTS
核心模块:
  - URP/HDRP
  - Addressables
  - ArticulationBody
  - ROS TCP Connector
  - WebGL / iOS / Desktop Build
输入:
  - glTF/FBX/USD 转换资产
  - PRISM JSON scene graph
输出:
  - 用户编辑 overlay
  - 标注 patch
  - 简化 episode log
```

适合优先验证：

- RoomPlan 房间浏览器；
- 家具/材质替换；
- 简单移动机器人导航；
- 低门槛标注工具。

### 7.3 Isaac Sim 路线

适合做“机器人高可信仿真后端”，与游戏引擎形成互补。

```yaml
核心定位:
  - 机器人传感器仿真
  - URDF/USD 机器人资产
  - 合成数据生成
  - Isaac Lab / RL 训练
  - ROS 2 联调
输入:
  - USD 场景
  - URDF / CAD 机器人
  - PRISM 语义图
输出:
  - 机器人任务评测
  - 合成传感器数据
  - sim-to-real 实验记录
```

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## 8. 数据格式扩展

建议在 PRISM `SpatialNode` 上增加一个可选的 `engine_proxy` 字段：

```json
{
  "spatial_node_id": "chair_305_01",
  "category": "chair",
  "pose_world": [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
  "bbox": [0.55, 0.58, 0.92],
  "material": {
    "base": "fabric",
    "roughness": 0.75
  },
  "affordance": {
    "movable": true,
    "sittable": true,
    "pushable": true
  },
  "engine_proxy": {
    "asset_uri": "assets/hotel_305/chair_305_01.usd",
    "render_mesh": "chair_305_01_high",
    "collision_mesh": "chair_305_01_convex",
    "rigid_body": {
      "mass_kg": 6.2,
      "friction": 0.6,
      "restitution": 0.05
    },
    "lod": ["high", "mid", "low"]
  }
}
```

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## 9. MVP 计划：4 周验证闭环

| 周期 | 目标 | 交付物 | 验收标准 |
|------|------|--------|----------|
| W1 | 资产链路打通 | RoomPlan/ZED 场景 → glTF/USD → Unity 或 Unreal | 尺度误差 < 2%，坐标轴正确 |
| W2 | PRISM 语义绑定 | 场景图 JSON 驱动物体高亮、查询、筛选 | 输入“床头柜”可定位对应 actor |
| W3 | 物理代理 | 为门、椅子、抽屉生成 collider/rigid body/joint | 推拉动作无明显穿模 |
| W4 | 任务回放 | 机器人轨迹回放 + episode log + PRISM patch | 可复现一次失败案例并回写 delta |

MVP 只做一个客房或一段走廊，不追求完整酒店。优先证明“真实扫描资产能进入游戏引擎，并与 PRISM 双向通信”。

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## 10. 风险与对策

| 风险 | 表现 | 对策 |
|------|------|------|
| 扫描 mesh 不适合物理 | 面数过高、破洞、碰撞异常 | 渲染 mesh 与 collider 分离；自动 convex decomposition；人工修正工具 |
| 坐标系统混乱 | RoomPlan、ROS、Unreal、Unity 轴向不一致 | 定义 `world_frame.md`，所有转换写单元测试 |
| 游戏物理不够真实 | 摩擦、接触、关节误差导致 sim-to-real 差 | 游戏引擎只做快速筛选；关键实验进入 Isaac Sim 或真实机器人 |
| 资产管线过重 | USD/glTF/FBX 来回转换丢属性 | USD 作为主格式，glTF 只做 Web 分发 |
| 双引擎维护成本高 | Unreal、Unity、Isaac Sim 三套工程发散 | MVP 先选一个主前台；共享资产转换脚本和 PRISM schema |

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## 11. 推荐决策

短期采用：

1. **Unity 优先做 MVP**：快速做出 RoomPlan 房间浏览、语义高亮、家具替换、简单物理交互。
2. **Unreal 做高保真展示分支**：用于酒店场景演示、复杂光照材质、远程评审。
3. **Isaac Sim 保持机器人仿真后端**：用于 ROS 2、传感器、RL 和严肃物理评测。

中期目标是形成一条统一管线：

```text
真实扫描 → PRISM 空间记忆 → USD/glTF 资产包 → 游戏引擎交互验证 → episode/patch 回写 → 世界模型训练
```

这样 WorldModel 项目会多出一个非常实用的“中间地带”：既不像纯研究代码那样难演示，也不像纯游戏场景那样脱离真实数据，而是把真实室内世界变成可运行、可编辑、可评测的 3D 交互实验场。

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## 参考资料

- NVIDIA Isaac Sim 官方介绍：说明 Isaac Sim 基于 Omniverse/OpenUSD，面向机器人仿真、测试、合成数据，并可导入 CAD、URDF 和真实捕获数据。<https://developer.nvidia.com/isaac/sim>
- Unreal Engine Physics 官方文档：Chaos Physics 覆盖刚体、约束、破坏、车辆、流体、网络物理等实时物理能力。<https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/physics-in-unreal-engine>
- Unreal Engine USD Stage 官方文档：Unreal 支持通过 USD Stage Actor 打开和编辑 USD 场景。<https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/usd-stage-editor-quick-start-in-unreal-engine>
- Unity ROS TCP Connector 官方仓库：提供 Unity 与 ROS 收发消息、消息生成、ROSGeometry 等能力。<https://github.com/Unity-Technologies/ROS-TCP-Connector>