論文の概要: ComFree-Sim: A GPU-Parallelized Analytical Contact Physics Engine for Scalable Contact-Rich Robotics Simulation and Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12185v2
- Date: Sat, 14 Mar 2026 16:49:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.729105
- Title: ComFree-Sim: A GPU-Parallelized Analytical Contact Physics Engine for Scalable Contact-Rich Robotics Simulation and Control
- Title（参考訳）: ComFree-Sim: スケーラブルコンタクトリッチロボットシミュレーションと制御のためのGPU並列解析用コンタクト物理エンジン
- Authors: Chetan Borse, Zhixian Xie, Wei-Cheng Huang, Wanxin Jin,
- Abstract要約: 相補性のない接触モデリングに基づくGPU並列解析用接触物理エンジンを提案する。
ComFree-Simは、クーロン摩擦の二重錐におけるインピーダンススタイルの予測-補正更新を通じて、接触インパルスを閉じた形で計算する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.095015036485825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Physics simulation for contact-rich robotics is often bottlenecked by contact resolution: mainstream engines enforce non-penetration and Coulomb friction via complementarity constraints or constrained optimization, requiring per-step iterative solves whose cost grows superlinearly with contact density. We present ComFree-Sim, a GPU-parallelized analytical contact physics engine built on complementarity-free contact modeling. ComFree-Sim computes contact impulses in closed form via an impedance-style prediction--correction update in the dual cone of Coulomb friction. Contact computation decouples across contact pairs and becomes separable across cone facets, mapping naturally to GPU kernels and yielding near-linear runtime scaling with the number of contacts. We further extend the formulation to a unified 6D contact model capturing tangential, torsional, and rolling friction, and introduce a practical dual-cone impedance heuristic. ComFree-Sim is implemented in Warp and exposed through a MuJoCo-compatible interface as a drop-in backend alternative to MuJoCo Warp (MJWarp). Experiments benchmark penetration, friction behaviors, stability, and simulation runtime scaling against MJWarp, demonstrating near-linear scaling and 2--3 times higher throughput in dense contact scenes with comparable physical fidelity. We deploy ComFree-Sim in real-time MPC for in-hand dexterous manipulation on a real-world multi-fingered LEAP hand and in dynamics-aware motion retargeting, demonstrating that low-latency simulation yields higher closed-loop success rates and enables practical high-frequency control in contact-rich tasks.
- Abstract（参考訳）: 主流のエンジンは相補性制約や制約付き最適化を通じて非ペネティフィケーションとクーロン摩擦を強制し、接触密度と超直線的にコストが増大するステップごとの反復解を必要とする。
我々は、相補性のない接触モデリングに基づくGPU並列化解析的接触物理エンジンComFree-Simを提案する。
ComFree-Simは、クーロン摩擦の二重錐におけるインピーダンススタイルの予測-補正更新を通じて、接触インパルスを閉じた形で計算する。
コンタクト計算は、コンタクトペア間で分離され、コーンファセット間で分離可能になり、GPUカーネルに自然にマッピングされ、連絡先数とともにほぼ線形のランタイムスケーリングが得られる。
さらに, 接線, ねじり, 転がり摩擦を捉える6次元接触モデルに定式化を拡張し, 実用的二重円錐インピーダンスヒューリスティックを導入する。
ComFree-Sim は Warp で実装され、 MuJoCo Warp (MJWarp) に代わるドロップインバックエンドとして MuJoCo 互換インターフェースを通じて公開されている。
実験では、MJWarpに対する浸透、摩擦挙動、安定性、シミュレーションランタイムのスケーリングをベンチマークし、ほぼ直線的なスケーリングと、同等の物理的忠実さを持つ密接なシーンでの2～3倍のスループットを示す。
実世界の多指LEAPハンドで手動操作を行うためのリアルタイムMPCにComFree-Simをデプロイし,低遅延シミュレーションがクローズドループの成功率を高め,接触豊富なタスクにおいて実用的な高周波制御を可能にすることを示す。
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