File size: 2,279 Bytes
b3ae61a
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
# robotwin_sim — memvla_robotwin 的仿真重资产(官方 RoboTwin 2.0)

[memvla_robotwin](https://github.com/wadeKeith/memvla_robotwin) 闭环 eval 所需的全部
gitignored 重资产,目录结构与 vendored 仿真树 `robotwin_sim/robotwin/` 完全对齐,
一键拉取即可就位:

```bash
# 在 memvla_robotwin 仓库根目录执行
modelscope download --dataset keithyc/robotwin_sim --local_dir robotwin_sim/robotwin
# 生成本机绝对路径的 curobo 配置(每台新机器都要跑一次)
cd robotwin_sim/robotwin && python script/update_embodiment_config_path.py && cd ../..
```

## 内容与格式

```text
assets/
├── objects/               # 官方 50 任务全部物体(129 目录;已删除已知坏资产 objaverse/pencil)
├── embodiments/           # aloha-agilex / ARX-X5 / franka-panda / piper / ur5-wsg
│                          #   仅含 *_tmp.yml 模板 —— 生成的 curobo*.yml 含绝对路径,
│                          #   不入库,由 update_embodiment_config_path.py 在本机生成
├── background_texture/    # seen/unseen 背景纹理
└── _download.py           # (存档)官方 HF 下载脚本,正常流程用不到
envs/
└── curobo/                # vendored CuRobo v0.7.8 源码 + 预编译 curobolib CUDA .so
                           #   (torch 2.4.1 / cu121;运行时从 envs/curobo/src 加入
                           #   sys.path,不 pip 安装)
```

来源:官方 HF `TianxingChen/RoboTwin2.0``objects.zip` + `embodiments.zip` +
`background_texture.zip`(2026-08 版本)+ CuRobo v0.7.8(与官方 `_install.sh` 同版本,
curobolib 预编译产物与 memVLA 的 `keithyc/RMBench_sim` 同源)。此仓库让 memvla_robotwin
不再依赖官方 HF 仓库与 GitHub clone —— 单点、一键、可复现。

已知差异:3 张无害背景纹理(`seen/1173.png`、`seen/3642.png`、`unseen/44.png`——一张
桌面照片和两面纯棕色墙)被 ModelScope 的异步图像审核误删(重传会再次被静默移除)。
`fetch_sim_data.sh` 下载后会用相邻编号纹理在本地复制补位,保证 randomized eval 的
按编号索引纹理池不缺洞;demo_clean eval(`random_background: false`)完全不受影响。