RoboGSim：基於真實到模擬到真實轉換的機器人高斯樣條模擬器

Kernekoncepter

RoboGSim 是一款基於 3D 高斯樣條技術的機器人模擬器，能夠進行逼真的模擬演示合成和物理一致的閉環評估，以促進機器人策略學習和評估。

Resumé

RoboGSim 研究論文摘要

書目資訊

Xinhai Li 等人，"RoboGSim：基於真實到模擬到真實轉換的機器人高斯樣條模擬器"，arXiv 預印本 arXiv:2411.11839v1，2024 年 11 月 18 日。

研究目標

本研究旨在開發一個名為 RoboGSim 的真實到模擬到真實 (R2S2R) 機器人模擬器，以解決現有模擬器在紋理和物理建模方面缺乏高保真度的問題，並促進大規模機器人策略學習和評估。

方法

RoboGSim 主要包含四個部分：高斯重建器、數字孿生構建器、場景合成器和交互引擎。高斯重建器基於 3D 高斯樣條技術，從多視角 RGB 圖像序列和機器人手臂的 MDH 參數重建場景和物體。數字孿生構建器執行網格重建並在 Isaac Sim 中創建數字孿生，並通過佈局對齊模組對齊模擬、真實世界和高斯樣條表示之間的空間。場景合成器將場景、機器人手臂和物體組合到模擬中，並從新視角渲染圖像。交互引擎用於演示合成和閉環策略評估。

主要發現

• RoboGSim 可以合成具有新場景、視角、軌跡和物體的模擬數據，以進行策略學習。
• RoboGSim 可以作為評估器，以物理一致的方式對不同策略網路進行閉環評估。
• 真實到模擬和模擬到真實的轉移實驗表明，RoboGSim 在紋理和物理方面具有高度一致性。
• 使用 RoboGSim 合成的數據在真實世界的機器人操作任務中得到了驗證。

主要結論

RoboGSim 是一個高效、低成本、高保真度的交互式平台，可用於機器人策略學習和評估。它可以合成具有新場景、視角和物體的逼真操作演示，並以物理一致的方式執行閉環評估。

意義

RoboGSim 為機器人學習提供了一個有價值的工具，可以促進大規模數據收集、策略學習和評估，並有可能縮小模擬與真實世界之間的差距。

局限性和未來研究方向

• RoboGSim 目前僅限於模擬剛性物體。
• 合成物體的照明尚未與機器人手臂完全統一。
• 生成幾何一致的物體網格仍然具有挑戰性。

未來的研究方向包括探索更先進的網格提取方法、進一步擴展任務類別以及建立基準來全面評估不同場景下的性能。

Statistik

使用 RoboGSim 合成的數據訓練的視覺-語言-動作 (VLA) 模型在抓取任務中取得了 40% 的成功率，在放置任務中取得了 50% 的成功率。
使用真實數據訓練的 VLA 模型在抓取任務中取得了 90% 的成功率，在放置任務中取得了 70% 的成功率。
手動收集 1,000 個真實數據樣本需要 40 個小時，而使用 RoboGSim 合成 1,000 個樣本僅需 4 個小時。

Citater

"RoboGSim 是一個高效、低成本、高保真度的交互式平台，可用於機器人策略學習和評估。"
"它可以合成具有新場景、視角和物體的逼真操作演示，並以物理一致的方式執行閉環評估。"

Vigtigste indsigter udtrukket fra

RoboGSim: A Real2Sim2Real Robotic Gaussian Splatting Simulator

by Xinhai Li, J... kl. arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11839.pdf

Dybere Forespørgsler

RoboGSim 如何與其他機器人模擬器（例如 Gazebo、MuJoCo）進行比較？

RoboGSim 與 Gazebo、MuJoCo 等傳統機器人模擬器相比，主要差異在於場景建模和渲染方式的不同，進而影響其應用場景和優缺點：

特性
RoboGSim
Gazebo
MuJoCo

場景建模
基於 3D Gaussian Splatting (3DGS) 的神經輻射場景表示
主要基於幾何模型 (Mesh)
主要基於剛體動力學模型

渲染方式
基於神經網路渲染，可實現照片級真實感
基於物理引擎渲染，速度較快，但真實感相對較低
基於物理引擎渲染，專注於精確的物理模擬

真實感
高保真度紋理和光照，接近真實世界
真實感有限，特別是紋理和光照方面
真實感較低，主要模擬物理特性

物理模擬
依賴於整合的物理引擎 (Isaac Sim)
成熟的物理引擎，支持多種物理現象
強大的物理引擎，擅長模擬接觸、碰撞等

計算成本
渲染速度較慢，需要較高的計算資源
渲染速度較快，對計算資源要求較低
計算成本取決於模擬的複雜度

應用場景
適用於需要高保真視覺效果的任務，例如視覺導航、物體識別等
適用於需要快速模擬和測試機器人控制算法的場景
適用於需要精確物理模擬的場景，例如機器人設計、運動規劃等

總結:

RoboGSim 更加側重於高保真度的視覺渲染，適合對視覺真實性要求較高的應用場景，例如基於視覺的機器人學習。
Gazebo 和 MuJoCo 則更側重於物理模擬的準確性和效率，適合於機器人控制、運動規劃等應用場景。

RoboGSim 是否可以擴展到模擬涉及可變形物體或流體的更複雜場景？

目前 RoboGSim 主要模擬剛性物體，對於可變形物體和流體的模擬能力有限。
擴展方向：

可變形物體： 可以考慮結合基於物理的模擬方法或其他神經場景表示方法 (例如 NeRF) 來建模可變形物體的形狀和紋理變化。
流體： 模擬流體需要更複雜的物理引擎和流體動力學模型，可以考慮整合專門的流體模擬引擎或開發基於神經網路的流體模擬方法。
挑戰：

計算複雜度： 模擬可變形物體和流體需要更高的計算資源和更複雜的算法。
真實性： 如何確保模擬的真實性和準確性是一個挑戰。
總之，將 RoboGSim 擴展到模擬可變形物體和流體是未來發展方向，但需要克服計算複雜度和真實性等挑戰。

如果將 RoboGSim 與基於學習的機器人抓取方法相結合，會產生什麼影響？

將 RoboGSim 與基於學習的機器人抓取方法相結合，可以充分發揮兩者的優勢，提高機器人抓取的性能和泛化能力。
潛在影響：

提高數據效率： RoboGSim 可以生成大量逼真的訓練數據，減少對真實世界數據的依賴，提高數據效率，降低數據收集成本。
提升泛化能力： RoboGSim 可以生成多樣化的場景和物體，例如 novel scene synthesis 和 novel object synthesis，幫助機器人抓取模型學習更泛化的特徵，提高對新場景和新物體的適應能力。
安全性和可重複性： 在模擬環境中訓練和評估機器人抓取算法更加安全，可以避免真實世界中潛在的損壞和安全風險，同時提高實驗的可重複性。
應用方向：

數據增強： 使用 RoboGSim 生成數據，擴充現有的機器人抓取數據集，提高模型的訓練效果。
策略學習： 在 RoboGSim 中訓練機器人抓取策略，然後遷移到真實世界中執行抓取任務。
仿真評估： 使用 RoboGSim 作為評估平台，測試不同機器人抓取算法的性能，例如 RoboGSim as Evaluator。
總之，將 RoboGSim 與基於學習的機器人抓取方法相結合，可以有效提高機器人抓取的性能和泛化能力，促進機器人抓取技術的發展。