論文の概要: Real-to-Sim Robot Policy Evaluation with Gaussian Splatting Simulation of Soft-Body Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04665v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 18:52:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.57382
• Title: Real-to-Sim Robot Policy Evaluation with Gaussian Splatting Simulation of Soft-Body Interactions
• Title（参考訳）: ソフト・ボディ相互作用のガウス平滑化シミュレーションによる実時間ロボット政策評価
• Authors: Kaifeng Zhang, Shuo Sha, Hanxiao Jiang, Matthew Loper, Hyunjong Song, Guangyan Cai, Zhuo Xu, Xiaochen Hu, Changxi Zheng, Yunzhu Li,
• Abstract要約: 本稿では,現実の映像からソフトボディのディジタルツインを構築するための,リアル・トゥ・シミュレート・ポリシー評価フレームワークを提案する。 我々は,ぬいぐるみのパッキング,ロープルーティング,Tブロックプッシュなど,代表的な変形可能な操作タスクに対するアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.247431258140463
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic manipulation policies are advancing rapidly, but their direct evaluation in the real world remains costly, time-consuming, and difficult to reproduce, particularly for tasks involving deformable objects. Simulation provides a scalable and systematic alternative, yet existing simulators often fail to capture the coupled visual and physical complexity of soft-body interactions. We present a real-to-sim policy evaluation framework that constructs soft-body digital twins from real-world videos and renders robots, objects, and environments with photorealistic fidelity using 3D Gaussian Splatting. We validate our approach on representative deformable manipulation tasks, including plush toy packing, rope routing, and T-block pushing, demonstrating that simulated rollouts correlate strongly with real-world execution performance and reveal key behavioral patterns of learned policies. Our results suggest that combining physics-informed reconstruction with high-quality rendering enables reproducible, scalable, and accurate evaluation of robotic manipulation policies. Website: https://real2sim-eval.github.io/
• Abstract（参考訳）: ロボット操作のポリシーは急速に進んでいるが、実際の世界での直接的な評価は、特に変形可能な物体を含むタスクにおいて、コスト、時間、再現が困難である。 シミュレーションはスケーラブルで体系的な代替手段を提供するが、既存のシミュレータは、ソフトボディインタラクションの視覚的および物理的複雑さの結合を捉えるのに失敗することが多い。 本稿では,現実の映像からソフトボディのデジタルツインを構築し,ロボット,オブジェクト,環境を3Dガウス・スプラッティングを用いてフォトリアリスティックな忠実度でレンダリングする,リアル・トゥ・シミュレート・アセスメント・フレームワークを提案する。 我々は,ぬいぐるみのパッキング,ロープルーティング,Tブロックプッシュなどの代表的変形可能な操作タスクに対するアプローチを検証し,シミュレーションロールアウトが実世界の実行性能と強く相関し,学習ポリシーの重要な行動パターンを明らかにすることを実証した。 この結果から,物理インフォームド・リコンストラクションと高品質なレンダリングを組み合わせることで,ロボット操作ポリシーの再現性,拡張性,正確な評価が可能になることが示唆された。 ウェブサイト:https://real2sim-eval.github.io/

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