論文の概要: GaussTwin: Unified Simulation and Correction with Gaussian Splatting for Robotic Digital Twins
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05108v1
- Date: Thu, 05 Mar 2026 12:27:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.936138
- Title: GaussTwin: Unified Simulation and Correction with Gaussian Splatting for Robotic Digital Twins
- Title（参考訳）: GaussTwin: ロボットデジタル双生児のためのガウススプレイティングによる統一シミュレーションと補正
- Authors: Yichen Cai, Paul Jansonnie, Cristiana de Farias, Oleg Arenz, Jan Peters,
- Abstract要約: GaussTwinは、位置に基づくダイナミクスと離散コセラットロッドの定式化を組み合わせたリアルタイムデジタルツインである。
GaussTwinは、形状マッチングや剛性のみのベースラインに比べて、トラッキング精度とロバスト性を一貫して改善することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.345154779819302
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital twins promise to enhance robotic manipulation by maintaining a consistent link between real-world perception and simulation. However, most existing systems struggle with the lack of a unified model, complex dynamic interactions, and the real-to-sim gap, which limits downstream applications such as model predictive control. Thus, we propose GaussTwin, a real-time digital twin that combines position-based dynamics with discrete Cosserat rod formulations for physically grounded simulation, and Gaussian splatting for efficient rendering and visual correction. By anchoring Gaussians to physical primitives and enforcing coherent SE(3) updates driven by photometric error and segmentation masks, GaussTwin achieves stable prediction-correction while preserving physical fidelity. Through experiments in both simulation and on a Franka Research 3 platform, we show that GaussTwin consistently improves tracking accuracy and robustness compared to shape-matching and rigid-only baselines, while also enabling downstream tasks such as push-based planning. These results highlight GaussTwin as a step toward unified, physically meaningful digital twins that can support closed-loop robotic interaction and learning.
- Abstract（参考訳）: デジタル双生児は、現実世界の知覚とシミュレーションとの一貫性のあるリンクを維持することによって、ロボット操作を強化することを約束する。
しかし、既存のシステムのほとんどは、統一されたモデル、複雑な動的相互作用、そしてモデル予測制御のような下流のアプリケーションを制限するリアル・ツー・シムギャップの欠如に苦慮している。
そこで我々は,位置に基づくダイナミクスと離散コセラットロッドの定式化を組み合わせた実時間ディジタルツインであるGaussTwinと,効率的なレンダリングと視覚補正のためのGaussian splattingを提案する。
ガウスアンを物理的プリミティブに固定し、測光誤差とセグメンテーションマスクによって駆動されるコヒーレントSE(3)更新を強制することにより、ガウスツインは物理的忠実性を維持しながら安定した予測補正を達成する。
シミュレーションおよびFranka Research 3プラットフォーム上での実験により、GussTwinは、形状マッチングや剛性のみのベースラインに比べて、トラッキング精度とロバスト性を一貫して改善し、プッシュベースプランニングのような下流タスクも可能にした。
これらの結果は、GaussTwinを、クローズドループロボットのインタラクションと学習をサポートする統合的で物理的に意味のあるデジタル双生児へのステップとして強調している。
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