論文の概要: CRISP: Contact-Rich Robotic Simulation Platform with Extensive Geometries and Contact Solvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21761v1
- Date: Fri, 18 Sep 2026 13:31:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-21 18:40:17.127692
- Title: CRISP: Contact-Rich Robotic Simulation Platform with Extensive Geometries and Contact Solvers
- Title（参考訳）: CRISP: コンタクトリッチロボットシミュレーションプラットフォーム
- Abstract要約: CRISP(Contact-RIch Simulation Platform)は、強靭なロボット操作などの複雑なマルチコンタクトシミュレーションに適した高忠実度物理エンジンである。
我々は,正確な最適化に基づく衝突検出による多様な幾何学的表現をサポートする新しいシミュレータを開発した。
我々は、シミュレータの物理的忠実さを最先端のプラットフォームに対して検証し、複雑なロボット操作シナリオを通してその能力を更に実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.045676171026777
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present CRISP (Contact-RIch Simulation Platform), a high-fidelity physics engine tailored for complex multi-contact simulations such as tight-tolerance robotic manipulation. Achieving high physical fidelity in robotic simulation requires both expressive modeling of geometry and contact interactions, as well as accurate numerical resolution via robust collision detection and contact solvers. However, existing simulators often either rely on limited support for geometric representations and simplified modeling of contact interactions, or employ numerical resolution methods whose accuracy or robustness is inherently constrained. Accordingly, we develop a new simulator that supports diverse geometric representations with accurate optimization-based collision detection, and combines contact modeling with robust augmented Lagrangian-based contact solvers. This integration enables efficient and consistent detection of contact information across complex geometries while accurately resolving multi-contact constraints without problematic relaxations, which is essential for simulating contact-intensive and sharp interactions. We validate the physical fidelity of our simulator against state-of-the-art platforms and further demonstrate its capabilities through complex robotic manipulation scenarios. CRISP is publicly available at https://github.com/INRoL/crisp.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高忠実度物理エンジンであるCRISP(Contact-RIch Simulation Platform)について述べる。
ロボットシミュレーションにおける高い物理的忠実性を達成するには、幾何と接触相互作用の表現的モデリングと、ロバストな衝突検出と接触解法による正確な数値解法の両方が必要である。
しかし、既存のシミュレータは、幾何学的表現の限定的なサポートや、接触相互作用の簡易なモデリングに頼るか、あるいは、本質的には精度や堅牢性に制約のある数値解法を用いるかのどちらかである。
そこで我々は,多種多様な幾何学的表現と正確な最適化に基づく衝突検出をサポートし,接触モデリングとラグランジアンによる堅牢な接触解法を組み合わせた新しいシミュレータを開発した。
この統合により、複雑な地形をまたいだ接触情報の効率的かつ一貫した検出が可能であり、不規則な緩和を伴わずに複数の接触制約を正確に解決し、接触集約的かつ鋭い相互作用をシミュレートするのに不可欠である。
我々は、シミュレータの物理的忠実さを最先端のプラットフォームに対して検証し、複雑なロボット操作シナリオを通してその能力を更に実証する。
CRISPはhttps://github.com/INRoL/crisp.comで公開されている。
関連論文リスト
- Compliant Sphere Lattice Contact: Distributed Contact Modeling for Sphere-Based Robot Representations [43.70638147331953]
球面に基づくロボット表現は、高速衝突チェックと微分可能な幾何学を可能にすることで、最初の要件を満たす。
球面表現で動作する分散接触モデルであるCompliant Sphere Lattice Contact (CSLC)を紹介する。
物体に圧力をかけると格子は変形して空間分布の接触パッチを生成し、球面接触の物理的精度を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-31T20:11:14Z) - IsaacIPC: Coupling High-Fidelity Simulation and Realistic Rendering for Contact-Rich Robotic Systems [0.0]
我々は、IsaacSim/LabとGPUによるインクリメンタル電位接触(IPC)を結合するロボットシミュレーションフレームワークであるIsaacIPCを紹介する。
IsaacIPCはシミュレーションとビジュアルメッシュ間の変形をシミュレートし、データ収集とポリシー評価への応用でリアルタイムのリアルなレンダリングを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-23T01:51:03Z) - ComFree-Sim: A GPU-Parallelized Analytical Contact Physics Engine for Scalable Contact-Rich Robotics Simulation and Control [7.095015036485825]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-12T17:14:45Z) - D-REX: Differentiable Real-to-Sim-to-Real Engine for Learning Dexterous Grasping [66.22412592525369]
本稿では,ガウスのSplat表現を生かした実--sim-to-realエンジンを導入し,実-sim-to-realエンジンについて述べる。
提案エンジンは, 各種物体の形状と質量値のマス識別において, 高精度かつロバストな性能を実現していることを示す。
これらの最適化された質量値は、力覚的なポリシー学習を促進し、オブジェクトの把握において優れた、高いパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-01T15:32:04Z) - PhyScensis: Physics-Augmented LLM Agents for Complex Physical Scene Arrangement [89.35154754765502]
PhyScensisは物理エンジンを動力とするエージェントベースのフレームワークで、物理的に可視なシーン構成を生成する。
本フレームワークは,微粒なテキスト記述や数値パラメータに対する強い制御性を保っている。
実験の結果,本手法はシーンの複雑さ,視覚的品質,身体的精度において,従来の手法よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-16T17:55:25Z) - Semantic-Contact Fields for Category-Level Generalizable Tactile Tool Manipulation [82.63833405368159]
ツール操作の一般化には、セマンティックプランニングと正確な物理的制御の両方が必要である。
本研究では,密接な接触推定を伴う視覚的意味論を融合した3次元表現であるセマンティック・コンタクト・フィールド(SCFields)を提案する。
スクレイピング、クレヨン描画、剥離の実験は、堅牢なカテゴリレベルの一般化を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-14T16:05:08Z) - SORS: A Modular, High-Fidelity Simulator for Soft Robots [5.660024841218955]
ソフトロボットは、大きな非線形変形、材料非圧縮性、接触相互作用のために、ユニークなモデリング課題を提起する。
ソフトロボット応用のための多用途高忠実度シミュレータSORSを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-17T21:58:46Z) - Py-DiSMech: A Scalable and Efficient Framework for Discrete Differential Geometry-Based Modeling and Control of Soft Robots [0.0]
Py-DiSMechはPythonベースの、ソフトロボット構造のモデリングと制御のためのオープンソースのシミュレーションフレームワークである。
Py-DiSMechは、メッシュ上での曲率やひずみなどの幾何量を識別することにより、ロッド、シェル、ハイブリッド構造の非線形変形を高忠実さで捉え、計算コストを低減させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-10T18:40:27Z) - Taccel: Scaling Up Vision-based Tactile Robotics via High-performance GPU Simulation [34.47272224723296]
ロボット,触覚センサ,物体を精度と前例のない速度でモデル化するために,IPCとABDを統合した高性能なシミュレーションプラットフォームであるTaccelを提案する。
並列化が制限されたサブリアルタイム速度で動作する従来のシミュレータとは異なり、Taccelは正確な物理シミュレーションとリアルな触覚信号を提供する。
これらの能力は、触覚ロボットの研究と開発を拡大するための強力なツールとして、Taccelを位置づけている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-17T12:57:11Z) - Elastic Tactile Simulation Towards Tactile-Visual Perception [58.44106915440858]
触覚シミュレーションのための粒子の弾性相互作用(EIP)を提案する。
EIPは、触覚センサを協調粒子群としてモデル化し、接触時の粒子の変形を制御するために弾性特性を適用した。
さらに,触覚データと視覚画像間の情報融合を可能にする触覚知覚ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-11T03:49:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。