# 尺度不是模型给的，是机器人给的

让机器人拿自己当尺子，重建误差 3.31mm，生成式模型差了近 5 倍

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## 核心方法

↳ ① SplatMesh：三角网格管几何、3DGS 管外观，高斯钉在网格面上随网格变形。球面网格 642 顶点起步，只形变顶点，连通性不变。
↳ ② 面元约束：高斯协方差与面法向对齐，法向尺度 clamp 到 float32 机器精度。去掉它 PSNR 从 30.91 掉到 25.82——无约束高斯会靠背景色或近全透明凑数。
↳ ③ 可微渲染 + 可微物理（MuJoCo MJX）串成一条链，像素误差的梯度同时反传到网格顶点、相机位姿和关节角。

## 关键结果

· 真机 YCB 几何误差（√CD）：蓝金枪鱼罐头 3.31mm，本体感知基线 13.92，对齐尺度后的 TRELLIS 16.17。
· 标定：关节角加噪 0.01 弧度，工具位姿误差 10.9mm 修到 3.79mm。
· 单物体重建约 157 秒（H100），资产烘贴图后可直接进 MuJoCo。

## 边界

物理是接进来了，但论文写明本文只用到物体重建与运动学，接触力和动力学辨识没做。网格只能与初始化拓扑同胚——球起步就只能是球，带孔洞或把手的不行。MJX 下只支持刚体，3DGS 也不能重光照，物体一挪光影就不对。标定是 sim-to-sim 加人造噪声，真机 PSNR 也做了额外的位姿对齐。