論文の概要: cuRoboV2: Dynamics-Aware Motion Generation with Depth-Fused Distance Fields for High-DoF Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05493v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 18:58:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.95243
• Title: cuRoboV2: Dynamics-Aware Motion Generation with Depth-Fused Distance Fields for High-DoF Robots
• Title（参考訳）: cuRoboV2:高DoFロボットの深部融合距離場を用いたダイナミック・アウェア・モーション生成
• Authors: Balakumar Sundaralingam, Adithyavairavan Murali, Stan Birchfield,
• Abstract要約: cuRoboV2は、シングルアームマニピュレータからフルヒューマノイドにスケールするモーション生成スタックである。 1)スムーズさとトルク制限を強制するB-スプライン軌道最適化,(2)フルワークスペースをカバーする高密度符号付き距離場を生成するGPUネイティブTS/ESDF認識パイプライン,(3)高DoFヒューマノイドにも拡張しながら最大61倍の速度で到達する逆ダイナミクスマップ-リデュース自己ネイティブ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.825461775215366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Effective robot autonomy requires motion generation that is safe, feasible, and reactive. Current methods are fragmented: fast planners output physically unexecutable trajectories, reactive controllers struggle with high-fidelity perception, and existing solvers fail on high-DoF systems. We present cuRoboV2, a unified framework with three key innovations: (1) B-spline trajectory optimization that enforces smoothness and torque limits; (2) a GPU-native TSDF/ESDF perception pipeline that generates dense signed distance fields covering the full workspace, unlike existing methods that only provide distances within sparsely allocated blocks, up to 10x faster and in 8x less memory than the state-of-the-art at manipulation scale, with up to 99% collision recall; and (3) scalable GPU-native whole-body computation, namely topology-aware kinematics, differentiable inverse dynamics, and map-reduce self-collision, that achieves up to 61x speedup while also extending to high-DoF humanoids (where previous GPU implementations fail). On benchmarks, cuRoboV2 achieves 99.7% success under 3kg payload (where baselines achieve only 72--77%), 99.6% collision-free IK on a 48-DoF humanoid (where prior methods fail entirely), and 89.5% retargeting constraint satisfaction (vs. 61% for PyRoki); these collision-free motions yield locomotion policies with 21% lower tracking error than PyRoki and 12x lower cross-seed variance than mink. A ground-up codebase redesign for discoverability enabled LLM coding assistants to author up to 73% of new modules, including hand-optimized CUDA kernels, demonstrating that well-structured robotics code can unlock productive human--LLM collaboration. Together, these advances provide a unified, dynamics-aware motion generation stack that scales from single-arm manipulators to full humanoids.
• Abstract（参考訳）: 効果的なロボットの自律性には、安全で実現可能で反応性のあるモーションジェネレーションが必要である。 高速プランナーは物理的に実行不可能な軌道を出力し、リアクティブコントローラは高忠実度知覚に苦しむ。 1)スムーズさとトルク制限を強制するB-スプライントラジェクトリ最適化、(2)フルワークスペースをカバーする密度の高い符号付き距離フィールドを生成するGPUネイティブTSDF/ESDF認識パイプライン、(2)スムーズな割り当てブロック内距離のみを提供する既存のメソッド、最大10倍高速で最大8倍少ないメモリ、最大99%の衝突リコール、(3)スケーラブルなGPUネイティブな全体計算、すなわちトポロジ対応のキネマティクス、微分インバースダイナミクス、Map-reduceセルフコリジョン、の3つの主要な革新点について述べる。 ベンチマークでは、cuRoboV2は3kgペイロードで99.7%の成功(ベースラインが72--77%しか達成していない)、48-DoFヒューマノイドで99.6%の衝突のないIK(以前の方法が完全に失敗している)、89.5%の制約満足度(PyRokiのvs. 61%)、これらの衝突のない動きは、PyRokiよりも21%低いトラッキングエラーと12倍低いクロスシード分散のロコモーションポリシーをもたらす。 発見可能性のためのコードベースの再設計により、LLMコーディングアシスタントは、手動最適化CUDAカーネルを含む73%の新しいモジュールを作成できるようになった。 これらの進歩により、シングルアームマニピュレータからフルヒューマノイドにスケールする、統一されたダイナミックス対応モーション生成スタックが提供される。

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