論文の概要: Isaac Lab: A GPU-Accelerated Simulation Framework for Multi-Modal Robot Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04831v1
- Date: Thu, 06 Nov 2025 21:43:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.598882
- Title: Isaac Lab: A GPU-Accelerated Simulation Framework for Multi-Modal Robot Learning
- Title（参考訳）: Isaac Lab: マルチモーダルロボット学習のためのGPUアクセラレーション・シミュレーション・フレームワーク
- Abstract要約: Isaac Labは、高忠実度GPU並列物理、レンダリング、および環境の設計とロボットポリシーのトレーニングのためのモジュラーで構成可能なアーキテクチャを組み合わせる。
我々は、全身制御、クロス・エボディメント・モビリティ、接触豊かで器用な操作、スキル獲得のための人間のデモの統合など、さまざまな課題へのその応用を強調した。
アイザック・ラボの高度なシミュレーション能力、リッチセンシング、データセンターのスケール実行の組み合わせは、ロボット研究における次世代のブレークスルーを解き放つのに役立つと信じています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.43357471969564
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present Isaac Lab, the natural successor to Isaac Gym, which extends the paradigm of GPU-native robotics simulation into the era of large-scale multi-modal learning. Isaac Lab combines high-fidelity GPU parallel physics, photorealistic rendering, and a modular, composable architecture for designing environments and training robot policies. Beyond physics and rendering, the framework integrates actuator models, multi-frequency sensor simulation, data collection pipelines, and domain randomization tools, unifying best practices for reinforcement and imitation learning at scale within a single extensible platform. We highlight its application to a diverse set of challenges, including whole-body control, cross-embodiment mobility, contact-rich and dexterous manipulation, and the integration of human demonstrations for skill acquisition. Finally, we discuss upcoming integration with the differentiable, GPU-accelerated Newton physics engine, which promises new opportunities for scalable, data-efficient, and gradient-based approaches to robot learning. We believe Isaac Lab's combination of advanced simulation capabilities, rich sensing, and data-center scale execution will help unlock the next generation of breakthroughs in robotics research.
- Abstract（参考訳）: 我々はIsaac Gymの自然な後継者であるIsaac Labを紹介し、GPUネイティブロボットシミュレーションのパラダイムを大規模マルチモーダル学習の時代へと拡張した。
Isaac Labは、高忠実度GPU並列物理、フォトリアリスティックレンダリング、および環境の設計とロボットポリシーのトレーニングのためのモジュラーで構成可能なアーキテクチャを組み合わせている。
物理やレンダリング以外にも、アクチュエータモデル、マルチ周波数センサーシミュレーション、データ収集パイプライン、ドメインランダム化ツールを統合し、単一の拡張可能なプラットフォーム内で大規模な強化と模倣学習のベストプラクティスを統合する。
我々は、全身制御、クロス・エボディメント・モビリティ、接触豊かで器用な操作、スキル獲得のための人間のデモの統合など、さまざまな課題へのその応用を強調した。
最後に、我々は、スケーラブルでデータ効率のよい、勾配に基づくロボット学習アプローチの新しい機会を提供する、GPUアクセラレーションの異なるニュートン物理エンジンとの統合について論じる。
アイザック・ラボの高度なシミュレーション能力、リッチセンシング、データセンターのスケール実行の組み合わせは、ロボット研究における次世代のブレークスルーを解き放つのに役立つと信じています。
関連論文リスト
- NVIDIA Isaac Sim: Enabling Scalable, GPU-Accelerated Simulation for Robotics [16.974627651296498]
この調査はNVIDIA Isaac Simをシステムとアプリケーションの観点からレビューし、アーキテクチャの概要と広く使われているシミュレータと比較する。
我々は5つの主要領域にわたる研究を分析し、特にデータ生成と高忠実度シミュレーションにおける一般的な利用パターンを要約する。
また、物理のオープンワールド学習、シミュレーション中心のトレーニング、実用的なユーザビリティ制約など、今後の重要な方向性と課題についても概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-02T12:12:27Z) - GS-Playground: A High-Throughput Photorealistic Simulator for Vision-Informed Robot Learning [55.272458304179025]
GS-Playgroundは、エンド・ツー・エンドの知覚学習を促進するために設計されたマルチモーダル・シミュレーション・フレームワークである。
このシステムは640x480の解像度で104 FPSのスループットを達成し、大規模な視覚的RLの障壁を著しく低減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-28T10:05:39Z) - D-REX: Differentiable Real-to-Sim-to-Real Engine for Learning Dexterous Grasping [66.22412592525369]
本稿では,ガウスのSplat表現を生かした実--sim-to-realエンジンを導入し,実-sim-to-realエンジンについて述べる。
提案エンジンは, 各種物体の形状と質量値のマス識別において, 高精度かつロバストな性能を実現していることを示す。
これらの最適化された質量値は、力覚的なポリシー学習を促進し、オブジェクトの把握において優れた、高いパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-01T15:32:04Z) - MATTERIX: toward a digital twin for robotics-assisted chemistry laboratory automation [26.492066981437247]
MATTERIXは、化学実験室の高忠実度デジタルツインを作成するために設計された、単体加速ロボットシミュレーションフレームワークである。
MATTERIXは、オープンソースアセットライブラリとデザインインターフェースを通じて、デジタルツイン環境の作成を効率化する。
提案手法は, ロボット化学設備におけるシミュレートから現実への移動を実証し, コストのかかる実世界の実験への依存を低減させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-19T17:06:08Z) - GaussGym: An open-source real-to-sim framework for learning locomotion from pixels [78.05453137978132]
本稿では,3次元ガウススプラッティングをベクトル化物理シミュレータのドロップインとして統合した光現実的ロボットシミュレーションを提案する。
これにより、コンシューマGPUで毎秒10万ステップを超える、前例のないスピードを実現している。
また,シミュレーティブ・トゥ・リアル・ロボティクス・セッティングにおける適用性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-17T06:34:52Z) - The Sound of Simulation: Learning Multimodal Sim-to-Real Robot Policies with Generative Audio [138.07247714782412]
MultiGenは、大規模な生成モデルを従来の物理シミュレータに統合するフレームワークである。
容器や液体を注ぐ現実世界への効果的なゼロショット転送を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-03T17:59:58Z) - Unreal Robotics Lab: A High-Fidelity Robotics Simulator with Advanced Physics and Rendering [4.760567755149477]
本稿では,Unreal Engineの高度なレンダリング機能とMuJoCoの高精度物理シミュレーションを統合する新しいシミュレーションフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、正確な物理的相互作用を維持しながら、現実的なロボット知覚を可能にする。
フレームワーク内のビジュアルナビゲーションとSLAMメソッドをベンチマークし、制御されながら多様なシナリオで実世界のロバスト性をテストするための実用性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-19T01:54:45Z) - DiffGen: Robot Demonstration Generation via Differentiable Physics Simulation, Differentiable Rendering, and Vision-Language Model [72.66465487508556]
DiffGenは、微分可能な物理シミュレーション、微分可能なレンダリング、ビジョン言語モデルを統合する新しいフレームワークである。
言語命令の埋め込みとシミュレートされた観察の埋め込みとの距離を最小化することにより、現実的なロボットデモを生成することができる。
実験によると、DiffGenを使えば、人間の努力やトレーニング時間を最小限に抑えて、ロボットデータを効率よく、効果的に生成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-12T15:38:17Z) - Learning Quadruped Locomotion Using Differentiable Simulation [31.80380408663424]
微分可能シミュレーションは、高速収束と安定した訓練を約束する。
本研究はこれらの課題を克服するための新しい微分可能シミュレーションフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは並列化なしで数分で四足歩行を学習できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T22:18:59Z) - Orbit: A Unified Simulation Framework for Interactive Robot Learning
Environments [38.23943905182543]
NVIDIA Isaac Simによるロボット学習のための統一的でモジュール化されたフレームワークOrbitを紹介する。
写真リアリスティックなシーンと高忠実度剛性で変形可能なボディシミュレーションを備えたロボット環境を構築するためのモジュラーデザインを提供する。
我々は,表現学習,強化学習,模倣学習,タスク・アンド・モーション・プランニングなど,さまざまな研究領域を支援することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-10T20:19:17Z) - PlasticineLab: A Soft-Body Manipulation Benchmark with Differentiable
Physics [89.81550748680245]
PasticineLabと呼ばれる新しい微分可能な物理ベンチマークを導入する。
各タスクにおいて、エージェントはマニピュレータを使用して、プラスチックを所望の構成に変形させる。
本稿では,既存の強化学習(RL)手法と勾配に基づく手法について評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T17:59:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。