Сортировочная ячейка Isaac Sim: CV-пайплайн и меши товаров

Замкнутый контур "поток -> CV -> механика": товары идут по конвейеру с шагом 700 мм,
класс определяется стереопайплайном во время движения, пушер и плуг реагируют физически.

Состав:
* control_test/ - ячейка и CV. run_sorting_cv.py + cv_worker.py (два процесса, потому что
  torch внутри Isaac роняет сцену), cell.py (физика лент, плуга, пушера), measure_plane.py
  (замер габаритов), README.md и .memory.md с замерами, проблемами и ловушками
* robozon_sorter/ - модули симуляции, scripts/ - утилиты, scene/ - сцены
* assets/ - меши товаров, плуг, объекты Objaverse

Бейзлайн CV: DEFOM-Stereo vitl, вход 480, iters 24, кроп зоны осмотра, без сегментации.
На потоке 700 мм - классы 8/9, габариты MAE 32.8 мм, 469 мс на товар при такте 700 мс.

Веса моделей (4.5 ГБ) и пропсы конвейера NVIDIA (274 МБ) не включены - источники и
команды скачивания в MODELS.md. Выход прогонов (captures/, runtime/) не включён:
воспроизводится.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

control_test/cv_worker.py

@@ -0,0 +1,119 @@
+"""Рабочий процесс замкнутого контура: слушает заявки от Isaac, отвечает классом товара.
+
+Зачем отдельный процесс. torch внутри Isaac роняет процесс, поэтому CV не может жить в
+одном процессе со сценой. Обмен идёт через каталог: Isaac кладёт заявку с путями к шести
+кадрам, работник отвечает файлом с габаритами, k и классом.
+
+Времени на это хватает с запасом. От ворот осмотра (x = -0.750) до пушера (x = -3.900)
+товар при 1 м/с едет 3.15 с, до плуга (x = -7.85) - 7.1 с, а инференс на зафиксированном
+бейзлайне занимает 469 мс. То есть класс успевает к обоим механизмам, и контур замыкается
+по-настоящему, а не постфактум.
+
+БЕЙЗЛАЙН ЗАФИКСИРОВАН: DEFOM-Stereo vitl, вход сети 480, iters 24, кроп зоны осмотра,
+без сегментации (товар отделяется превышением над плоскостью полотна + отсев по плотности).
+На потоке 700 мм он дал классы 8/9 = 89 % и габариты MAE 32.8 мм.
+"""
+import os, sys, json, time, glob, traceback
+
+os.environ["IMPORT_ONLY"] = "1"          # measure_plane импортируется как библиотека
+CT = "/home/dasha/robozon-sorter/control_test"
+sys.path.insert(0, CT)
+
+import numpy as np
+import cv2
+import measure_plane as MP
+import measure_flow as MF
+import classify as CL
+
+RT = f"{CT}/runtime"
+REQ, RES = f"{RT}/req", f"{RT}/res"
+for d in (REQ, RES):
+    os.makedirs(d, exist_ok=True)
+
+calib = MF.calib
+TARGET, BELT_Z, RIGS = MF.TARGET, MF.BELT_Z, MF.RIGS
+
+
+def measure(files):
+    """шесть кадров -> габариты, k, класс. Тот же тракт, что в зафиксированном бейзлайне."""
+    pairs, metas = [], []
+    for rig in RIGS:
+        cam = calib[f"{rig}_Left"]
+        IL = cv2.imread(files[f"{rig}_Left"])
+        IR = cv2.imread(files[f"{rig}_Right"])
+        if IL is None or IR is None:
+            continue
+        x0, y0, x1, y1 = MP.gate_crop_px(cam)
+        maxd = int(np.ceil(MF.DPAD * cam["fx"] * cam["baseline"] / MF.ZMIN))
+        x0 = max(0, x0 - maxd)
+        pairs.append((IL[y0:y1, x0:x1].astype(np.float32), IR[y0:y1, x0:x1].astype(np.float32)))
+        metas.append(((x0, y0, x1, y1), cam))
+    if not pairs:
+        return None
+    disps = MP.cre_scaled(pairs, MP.SW)          # движок выбирается внутри (бейзлайн: DEFOM)
+    clouds = []
+    for d, (win, cam) in zip(disps, metas):
+        # cloud_from_roi отдаёт ПАРУ: облако товара и облако полотна. В первой версии я
+        # складывал кортеж целиком, и vstack падал на разнородных формах.
+        obj, _belt = MP.cloud_from_roi(d, win, cam)
+        if len(obj):
+            clouds.append(obj)
+    if not clouds:
+        return None
+    P = np.vstack(clouds)
+    sel = MP.dense_only(P)
+    if sel.sum() >= 60:
+        P = P[sel]
+    P = P[MP.biggest_blob_idx(P)]
+    out = MF.dims_and_k(P)
+    if out is None:
+        return None
+    dims, _ = out
+    k, is_round, sec = MP.circular_section_K(P)
+    cls = CL.classify(dims, 0.0 if not k else k)
+    return dict(dims=[round(v, 1) for v in dims], k=round(float(k), 3),
+                cls=cls, n=len(P))
+
+
+print(f"работник запущен: движок {MP.STEREO} {MP.DEFOM_CKPT}, вход {MP.SW}, "
+      f"iters {MP.DEFOM_ITERS}, кроп {MP.CROP}")
+print(f"заявки: {REQ}   ответы: {RES}")
+
+# прогрев, чтобы первый настоящий товар не ждал загрузку энкодера
+try:
+    z = np.zeros((240, 480, 3), np.float32)
+    MP.cre_scaled([(z, z)], MP.SW)
+    print("прогрев выполнен")
+except Exception as ex:
+    print("прогрев не удался:", ex)
+
+open(f"{RT}/worker_ready", "w").write(str(time.time()))
+seen = set()
+idle = 0.0
+while True:
+    reqs = sorted(glob.glob(f"{REQ}/*.json"))
+    if not reqs:
+        time.sleep(0.05); idle += 0.05
+        if idle > 1800:
+            print("1800 с без заявок - выхожу"); break
+        continue
+    idle = 0.0
+    for rq in reqs:
+        try:
+            j = json.load(open(rq))
+        except Exception:
+            continue
+        name = j["name"]
+        t0 = time.time()
+        try:
+            r = measure(j["files"])
+        except Exception:
+            traceback.print_exc(); r = None
+        dt = (time.time() - t0) * 1000
+        ans = dict(name=name, ms=round(dt), ok=r is not None)
+        if r:
+            ans.update(r)
+        json.dump(ans, open(f"{RES}/{name}.json", "w"), ensure_ascii=False)
+        os.remove(rq)
+        print(f"  {name}: {ans.get('cls','-')} dims={ans.get('dims')} k={ans.get('k')} "
+              f"за {dt:.0f} мс", flush=True)