构建用于机器人仿真的逼真 3D 环境，往往非常耗时且高度依赖人力。如今，借助 NVIDIA Omniverse NuRec，只需一部智能手机即可完成全流程操作。

这套简洁的实景仿真工作流，可将日常中手机拍摄的照片转化为可直接用于机器人的交互式场景。整个流程很简单：图像采集、COLMAP 处理、3DGUT 重建、USDZ 导出，最后加载至 NVIDIA Isaac Sim 中。该工作流用一种简单且可复现的数字孪生路径，取代了以往耗时的摄影测量流程，能够快速进行驱动、路径规划与测试。

本文将逐步介绍操作方法：从使用手机采集图像，到利用 3DGUT 进行 3D 场景重建，再到将重建的场景导入 NVIDIA Isaac Sim 并配置机器人。

• 第 1 步：采集真实场景数据

  拍摄需要重建的真实环境的照片，无需任何特殊设备，只需围绕场景走动并使用手机进行拍摄即可。

• 第 2 步：使用 COLMAP 生成稀疏重建

  当拍完照片后，下一步是从这些图像中计算出 3D 结构并确定摄像头的位置。COLMAP 将生成该场景的稀疏点云，并估算每张照片对应的摄像头参数。COLMAP 处理完成后，您将获得场景的稀疏点云数据以及所有图像的摄像头位置数据。

• 第 3 步：使用 3DGUT 密集训练 3D 模型，并导出为 USD

  具体步骤包括：设置 3DGUT 环境、克隆 3DGUT 存储库、准备 COLMAP 输出、运行 3DGUT 训练脚本并导出 USDZ。运行命令后，3DGUT 将开始训练。它会读取图像和 COLMAP 数据，并持续优化 3D 表征。此过程耗时取决于场景的复杂程度和 GPU 性能。将重建的场景导出为 USD 格式后，即可在 Isaac Sim 中使用。