論文の概要: ReaDy-Go: Real-to-Sim Dynamic 3D Gaussian Splatting Simulation for Environment-Specific Visual Navigation with Moving Obstacles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11575v2
• Date: Sat, 14 Feb 2026 15:05:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:27.736692
• Title: ReaDy-Go: Real-to-Sim Dynamic 3D Gaussian Splatting Simulation for Environment-Specific Visual Navigation with Moving Obstacles
• Title（参考訳）: ReaDy-Go: 移動障害物を用いた環境特異的視覚ナビゲーションのための実次元動的3次元ガウス散乱シミュレーション
• Authors: Seungyeon Yoo, Youngseok Jang, Dabin Kim, Youngsoo Han, Seungwoo Jung, H. Jin Kim,
• Abstract要約: 本研究では,ターゲット環境における動的シナリオを合成するシミュレーションパイプラインReaDy-Goを提案する。 提案したシミュレータは、任意の視点から、アニマタブルなヒトGSアバターを用いた何千ものフォトリアリスティックナビゲーションシナリオを生成する。 ReaDy-Goはシミュレーションと実世界の両方の実験において、ターゲット環境のベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.27305975041577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual navigation models often struggle in real-world dynamic environments due to limited robustness to the sim-to-real gap and the difficulty of training policies tailored to target deployment environments (e.g., households, restaurants, and factories). Although real-to-sim navigation simulation using 3D Gaussian Splatting (GS) can mitigate these challenges, prior GS-based works have considered only static scenes or non-photorealistic human obstacles built from simulator assets, despite the importance of safe navigation in dynamic environments. To address these issues, we propose ReaDy-Go, a novel real-to-sim simulation pipeline that synthesizes photorealistic dynamic scenarios in target environments by augmenting a reconstructed static GS scene with dynamic human GS obstacles, and trains navigation policies using the generated datasets. The pipeline provides three key contributions: (1) a dynamic GS simulator that integrates static scene GS with a human animation module, enabling the insertion of animatable human GS avatars and the synthesis of plausible human motions from 2D trajectories, (2) a navigation dataset generation framework that leverages the simulator along with a robot expert planner designed for dynamic GS representations and a human planner, and (3) robust navigation policies to both the sim-to-real gap and moving obstacles. The proposed simulator generates thousands of photorealistic navigation scenarios with animatable human GS avatars from arbitrary viewpoints. ReaDy-Go outperforms baselines across target environments in both simulation and real-world experiments, demonstrating improved navigation performance even after sim-to-real transfer and in the presence of moving obstacles. Moreover, zero-shot sim-to-real deployment in an unseen environment indicates its generalization potential. Project page: https://syeon-yoo.github.io/ready-go-site/.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルナビゲーションモデルは、シム・トゥ・リアルのギャップに対するロバスト性や、配置環境(世帯、レストラン、工場など)をターゲットにしたトレーニングポリシーの難しさにより、現実の動的環境に苦しむことが多い。 3D Gaussian Splatting (GS) を用いたリアルタイムナビゲーションシミュレーションはこれらの課題を軽減することができるが、従来のGSベースの研究は、動的環境における安全なナビゲーションの重要性にもかかわらず、シミュレーター資産から構築された静的シーンや非フォトリアリスティックな人間の障害物のみを考慮してきた。 これらの問題に対処するために、ReaDy-Goを提案する。ReaDy-Goは、再構成された静的GSシーンを人間のGS障害物で拡張し、生成したデータセットを用いてナビゲーションポリシーを訓練することにより、ターゲット環境における光現実的な動的シナリオを合成する新しいシミュレーションパイプラインである。 このパイプラインは,(1)静的シーンGSを人間のアニメーションモジュールと統合し,アニマタブルなヒトGSアバターの挿入と2次元軌跡からの可塑性な人間の動きの合成を可能にする動的GSシミュレータ,(2)動的GS表現と人間プランナー用に設計されたロボット専門家プランナーとともにシミュレータを利用するナビゲーションデータセット生成フレームワーク,(3)シミュレートと現実のギャップと移動障害の両方に対する堅牢なナビゲーションポリシーを提供する。 提案するシミュレータは、任意の視点から、アニマタブルなヒトGSアバターを用いた何千ものフォトリアリスティックナビゲーションシナリオを生成する。 ReaDy-Goはシミュレーションと実世界の実験の両方において、ターゲット環境のベースラインよりも優れており、シミュレート・トゥ・リアル・トランスファー後のナビゲーション性能の向上と、移動障害物の存在下でのナビゲーション性能の向上を実証している。 さらに、目に見えない環境でのゼロショットsim-to-realデプロイメントは、その一般化可能性を示している。 プロジェクトページ:https://syeon-yoo.github.io/ready-go-site/。

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