論文の概要: Kamino: GPU-based Massively Parallel Simulation of Multi-Body Systems with Challenging Topologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16536v1
- Date: Tue, 17 Mar 2026 13:56:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.909343
- Title: Kamino: GPU-based Massively Parallel Simulation of Multi-Body Systems with Challenging Topologies
- Title（参考訳）: Kamino: カオストポロジを持つマルチボディシステムのGPUに基づく大規模並列シミュレーション
- Abstract要約: 神野(かみの)は、異種機械系の大規模並列シミュレーションのためのGPUベースの物理解法である。
キネマティックループのような強く結合されたキネマティックおよび動的制約をサポートする。
異種世界をサポートし、単一のGPU上で構造的に多様なロボットのバッチシミュレーションを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.496036032030358
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present Kamino, a GPU-based physics solver for massively parallel simulations of heterogeneous highly-coupled mechanical systems. Implemented in Python using NVIDIA Warp and integrated into the Newton framework, it enables the application of data-driven methods, such as large-scale reinforcement learning, to complex robotic systems that exhibit strongly coupled kinematic and dynamic constraints such as kinematic loops. The latter are often circumvented by practitioners; approximating the system topology as a kinematic tree and incorporating explicit loop-closure constraints or so-called mimic joints. Kamino aims at alleviating this burden by natively supporting these types of coupling. This capability facilitates high-throughput parallelized simulations that capture the true nature of mechanical systems that exploit closed kinematic chains for mechanical advantage. Moreover, Kamino supports heterogeneous worlds, allowing for batched simulation of structurally diverse robots on a single GPU. At its core lies a state-of-the-art constrained optimization algorithm that computes constraint forces by solving the constrained rigid multi-body forward dynamics transcribed as a nonlinear complementarity problem. This leads to high-fidelity simulations that can resolve contact dynamics without resorting to approximate models that simplify and/or convexify the problem. We demonstrate RL policy training on DR Legs, a biped with six nested kinematic loops, generating a feasible walking policy while simulating 4096 parallel environments on a single GPU.
- Abstract（参考訳）: 異種高結合機械系の大規模並列シミュレーションのためのGPUによる物理解法である神野について述べる。
NVIDIA Warpを使用してPythonで実装され、Newtonフレームワークに統合され、大規模な強化学習のようなデータ駆動手法を、キネマティックループのような強く結合されたキネマティックおよび動的制約を示す複雑なロボットシステムに適用することができる。
後者は実践者によってしばしば回避され、システムトポロジーをキネマティックツリーとして近似し、明示的なループ閉鎖制約やいわゆる模倣関節を取り入れている。
神野は、このような結合をネイティブにサポートすることで、この負担を軽減することを目指している。
この能力は、機械的利点のためにクローズド・キネマティック・チェーンを利用する機械システムの真の性質を捉えた高スループット並列化シミュレーションを促進する。
さらに、Kaminoは異種世界をサポートし、単一のGPU上で構造的に多様なロボットのバッチシミュレーションを可能にする。
中心となるのは最先端の制約付き最適化アルゴリズムであり、非線形相補性問題として書き起こされた制約付き剛体フォワードダイナミクスを解くことで制約力を計算する。
これにより、問題を単純化または/または凸化する近似モデルに頼ることなく、接触力学を解くことができる高忠実度シミュレーションが導かれる。
6つのネストされたキネマティックループを持つ二足歩行であるDR Legs上でのRLポリシートレーニングを実演し、単一のGPU上で4096の並列環境をシミュレーションしながら、実行可能な歩行ポリシーを生成する。
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