由于目前尚无 Real2Sim2Real 的基准,我们构建了以下四组代理实验,全面评估 RoboGSim 在模拟和现实场景中的性能。所有实验均使用 UR5 机械臂进行。机械臂的渲染部分基于 Robo-GS 的代码库实现。 Real2Sim 新位姿合成:验证从现实世界采集的机械臂位姿是否可以有效用于实现模拟器中的精准控制。 Sim2Real 轨迹重现:检...
不过邵林关注的是另一个不同的方向，Real2Sim2Real，从现实再到模拟再到现实，将仿真方法应用于现实后比较它们的性能，根据仿真与现实的差异更新仿真模型和方法。邵林的论文《TieBot: Learning to Knot a Tie from Visual Demonstration through a Real-to-Sim-to-Real Approach》，被收录在即将召开的 CoRL 2024（...
三、RoboGSim: A Real2Sim2Real Robotic Gaussian Splatting Simulator RoboGSim主要包含四个部分:高斯重建器(Gaussian Reconstructor)、数字孪生构建器(Digital Twins Builder)、场景合成器(Scene Composer)和交互引擎(Interactive Engine)。给定多视图RGB图像序列和机器人臂的MDH参数,高斯重建器使用3D高斯绘制重建场景和物...
相较而言，Sim2Real AI 通过物理仿真和合成数据，可以更高效地覆盖上述所有变化。这种方法允许在虚拟环境中模拟各种操作对象、环境变化、机器人构型和传感器变化，并能针对不同商业场景共享底层的物理仿真和数据生成能力。包括刚体、铰链、软体、流体等在内的任何操作对象，都可以通过精准的物理仿真支持数据生成。因此，总...
在机器人优化方式上，基于Sim2Real具身智能引擎也可以采用模块化设计加树状搜索的方式，降低学习成本，提升优化效率。这种方式能够在Sim2Real具身智能训练场中，跟机器人技能训练统一目标，在一个框架体系下完成，实现本体设计与任务技能学习的统一。目前，跨维基于DexVerse™引擎，形成了包括具身智能感知套件、RoPilot新...
在Sim2Real 的探索中,各研究团队的切入点各不相同。 前面提到的 Jim Fan 的 HOVER 主要做的是优化模拟环境,而苏昊选择的是深耕合成数据。 根据Scaling Law,训练具身智能机器人需要大量涵盖各种场景的多样化数据,然而,获取这些真实数据的成本极高且耗时耗力。
real2sim2real的场景生成和策略学习 无论是数字孪生还是数字表亲，最终的落脚点还是要在真实环境中对比性能。因此实验的最后，团队在完全真实（in-the-wild）的厨房场景中端到端地测试了完整的ACDC管道和自动化策略学习框架。在经过数字表亲的专门模拟训练后，机器人可以成功打开厨房橱柜，证明了ACDC方法迁移到真实环境中...
您提到的“real2sim”可能是一个技术术语或者是一个特定领域的软件、工具名称。虽然我无法直接了解它所有相关的细节,但我可以根据您可能关心的几个方面给出一些一般性的解释和建议。 如果“real2sim”是指一种技术转换过程: 定义:在某些领域,尤其是工程、物理模拟或虚拟现实中,“real2sim”可能指的是将真实世界的...
因此，通过基于3D生成式AI的 Sim2Real 仿真成为解决高通用性具身智能数据需求的最高效路径。而基于 Sim2Real AI 实现高通用性具身智能的门槛极高，至少需要具备底层可控的具身属性物理仿真、高效大模型训练与持续学习、有效应对合成与真实数据域差别、低成本海量数字资产等能力，才能实现 Sim2Real 方式的真正落地。▍从...
基于Sim2Real具身智能引擎,W1具身智能机器人就在本体设计上轻松实现了包含机器人任务执行目标、机器人构型及运动学和动力学参数空间、可微物理仿真引擎等几个关键模块。通过强化学习等方式,跨维智能还针对目标场景和机器人任务技能,在参数空间中进行离散加局部连续优化的方式,实现本体的更优设计;而且这种方式也能实现针对...