論文の概要: Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19190v2
- Date: Wed, 22 Jul 2026 03:43:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-23 14:36:03.349218
- Title: Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents
- Title（参考訳）: Agentic Real2Sim:ビジョンランゲージエージェントを用いた物理に基づく世界モデリング
- Abstract要約: textitAgentic Real2Simは視覚言語エージェントを用いた物理世界モデリングのためのフレームワークである。
我々は,剛体オブジェクトの操作,変形性オブジェクトのインタラクション,ヒューマノイドモーションシーンにおけるエージェントReal2Simの評価を行った。
フレームワークのエージェント的決定は、フロンティアモデルのコストのごく一部で、オープンウェイトなVLMバックエンドによって駆動される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.837395752081896
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Real-to-sim conversion for robotic interaction with objects remains labor-intensive because it requires more than visual reconstruction: a streamlined real2sim process must recover scene geometries and object states, infer physical parameters, and assemble actors, objects, cameras, poses, and trajectories into a runnable physical simulation. Today this process still depends on manual tuning of visual foundation models, mesh cleanup, coordinate-frame alignment, and brittle workflow glue across visual perception tools and simulators. We introduce \textit{Agentic Real2Sim}, a framework for generalized physical world modeling with vision-language agents, converting a real-world recording of object-robot interaction into a simulatable episodic twin which preserves observations, geometries, robot interactions, and object states. We evaluate Agentic Real2Sim on rigid-object manipulation, deformable-object interaction, and humanoid motion scenes, spanning domains that are usually handled by separate Real2Sim pipelines, marking a first step toward scalable conversion. The framework's agentic decisions can be driven by an open-weight VLM backend at a small fraction of the cost of frontier models, while attaining comparable conversion success rate. We aim to use the resulting real-world-aligned twins for downstream robotics tasks, specifically policy learning and evaluation. The project site is available at https://agentic-real2sim.github.io/.
- Abstract（参考訳）: リアル2simプロセスは、シーンのジオメトリとオブジェクト状態を復元し、物理的パラメータを推論し、アクター、オブジェクト、カメラ、ポーズ、軌道をランナブルな物理シミュレーションに組み立てなければならない。
今日でもこのプロセスは、視覚基盤モデルの手動チューニング、メッシュのクリーンアップ、座標フレームのアライメント、視覚認識ツールとシミュレータ間の脆いワークフローの接着剤に依存している。
本稿では,視覚エージェントを用いた物理世界モデリングのためのフレームワークである「textit{Agentic Real2Sim}」を紹介する。
我々はAgenic Real2Simを剛体オブジェクト操作、変形可能なオブジェクトインタラクション、ヒューマノイドモーションシーンで評価し、通常別のReal2Simパイプラインで処理されるドメインにまたがって拡張性のある変換に向けた第一歩を示す。
フレームワークのエージェント的決定は、フロンティアモデルのコストのごく一部で、オープンウェイトなVLMバックエンドによって駆動されると同時に、同等の変換成功率を達成することができる。
我々は、現実に整合した双生児を下流ロボットのタスク、特に政策学習と評価に利用することを目指している。
プロジェクトのサイトはhttps://agentic-real2sim.github.io/.comで公開されている。
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