arXiv cs.AI· Kaiyuan Chen, Shuangyu Xie, Uksang Yoo, Xinyue Zhu, Cael Magner, Alvin Zhu, Daehwa Kim, Eric Heiden, Erwin Coumans, Miles Macklin, Spencer Huang, Ken Goldberg·· 3 天前AI 评分34
RoboSimStudio：面向机器人操作任务的人与智能体快速 Real2Sim 交互工具包
RoboSimStudio: An Interactive Toolkit for Human and Agent Rapid Real2Sim of Robot Manipulation Tasks
AI 导读
RoboSimStudio（RSS）是一个交互式工具包，将求解器、接触模型和物理参数的选择显式化并可编辑，让人类和编码智能体都能基于观测到的物理行为快速创建并迭代优化仿真。该工具基于开源 Newton 物理仿真系统实现，并开展了人类引导 real2sim 的三类实验：视觉评估、力反馈以及智能体化的 Real2Sim2Real。
正文 · AI 翻译
作者：Kaiyuan Chen、Shuangyu Xie、Uksang Yoo、Xinyue Zhu、Cael Magner、Alvin Zhu、Daehwa Kim、Eric Heiden、Erwin Coumans、Miles Macklin、Spencer Huang、Ken Goldberg
摘要：准确建模机器人与被操作物体之间相互作用的物理过程一直十分困难，包括接触力学、耦合接触动力学、形变、刚度和摩擦。我们提出了 RoboSimStudio（RSS），一个交互式工具包，它使求解器、接触模型和物理参数的选择变得明确且可编辑，让人类和编码智能体都能基于观察到的物理行为快速创建并迭代优化仿真。我们使用开放 Newton 物理仿真系统实现了 RSS，并描述了在人类引导的 real2sim 下进行的实验，采用（1）视觉评估、（2）力反馈和（3）智能体式 Real2Sim2Real。代码、视频及更多信息可在项目网站找到：this https URL
| 评论： | 13 页，7 幅图，1 张表。项目网站：this https URL |
| 学科： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI）；图形学（cs.GR）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2610.18835 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2610.18835v2 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.18835 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite |
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来自：Kaiyuan Chen [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 13 日星期二 17:55:14 UTC（5,969 KB）
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2026 年 10 月 14 日星期三 17:02:18 UTC（5,968 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org