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
• Authors: NVIDIA, :, Mayank Mittal, Pascal Roth, James Tigue, Antoine Richard, Octi Zhang, Peter Du, Antonio Serrano-Muñoz, Xinjie Yao, René Zurbrügg, Nikita Rudin, Lukasz Wawrzyniak, Milad Rakhsha, Alain Denzler, Eric Heiden, Ales Borovicka, Ossama Ahmed, Iretiayo Akinola, Abrar Anwar, Mark T. Carlson, Ji Yuan Feng, Animesh Garg, Renato Gasoto, Lionel Gulich, Yijie Guo, M. Gussert, Alex Hansen, Mihir Kulkarni, Chenran Li, Wei Liu, Viktor Makoviychuk, Grzegorz Malczyk, Hammad Mazhar, Masoud Moghani, Adithyavairavan Murali, Michael Noseworthy, Alexander Poddubny, Nathan Ratliff, Welf Rehberg, Clemens Schwarke, Ritvik Singh, James Latham Smith, Bingjie Tang, Ruchik Thaker, Matthew Trepte, Karl Van Wyk, Fangzhou Yu, Alex Millane, Vikram Ramasamy, Remo Steiner, Sangeeta Subramanian, Clemens Volk, CY Chen, Neel Jawale, Ashwin Varghese Kuruttukulam, Michael A. Lin, Ajay Mandlekar, Karsten Patzwaldt, John Welsh, Huihua Zhao, Fatima Anes, Jean-Francois Lafleche, Nicolas Moënne-Loccoz, Soowan Park, Rob Stepinski, Dirk Van Gelder, Chris Amevor, Jan Carius, Jumyung Chang, Anka He Chen, Pablo de Heras Ciechomski, Gilles Daviet, Mohammad Mohajerani, Julia von Muralt, Viktor Reutskyy, Michael Sauter, Simon Schirm, Eric L. Shi, Pierre Terdiman, Kenny Vilella, Tobias Widmer, Gordon Yeoman, Tiffany Chen, Sergey Grizan, Cathy Li, Lotus Li, Connor Smith, Rafael Wiltz, Kostas Alexis, Yan Chang, David Chu, Linxi "Jim" Fan, Farbod Farshidian, Ankur Handa, Spencer Huang, Marco Hutter, Yashraj Narang, Soha Pouya, Shiwei Sheng, Yuke Zhu, Miles Macklin, Adam Moravanszky, Philipp Reist, Yunrong Guo, David Hoeller, Gavriel State,
• 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。

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