arXiv cs.AI· Kuixiang Shao, Chuansen Nie, Yinuo Bai, Jiayuan Gu, Jingyi Yu·· 6 天前AI 评分22
FACT：面向铰接数字孪生的保真度感知构建框架
FACT: Fidelity-Aware Construction of Articulated Twins
AI 导读
FACT 是一个智能体框架，通过证据—诊断—修正循环在可编辑共享表示上逐步构建铰接孪生，以提升几何、接触与动力学保真度。它从图像重建可编辑铰接几何，经任务感知局部重划分修复碰撞代理后再做保真度约束压缩，并利用被动响应视频与仿真残差构建响应模型。实验显示 FACT 在几何重建上优于基线，能以更简单的碰撞代理实现更可靠交互，并比直接参数推断更好地复现留出物理响应。
正文 · AI 翻译
摘要：视觉上看似合理的关节化资产在接触交互中仍可能失效，或表现出不准确的运动。我们提出 FACT（Fidelity-Aware Construction of Articulated Twins，保真度感知的关节化孪生构建），这是一个智能体框架，可逐步构建关节化孪生，以提升几何、接触和动态保真度。该智能体在共享的可编辑表示上驱动一个证据—诊断—修正循环，利用定量反馈选择测量和模型编辑，同时由数值工具执行并验证更新。它通过特征规划、针对性测量和诊断细化，从图像重建可编辑的关节化几何。在此基础上，它先通过任务感知的局部重新划分修复碰撞代理，再进行保真度约束压缩。最后，它从被动响应视频构建响应模型，利用仿真残差指导模型修正和受约束的物理参数拟合。实验表明，FACT 相比基线改进了几何重建，能够以更简单的碰撞代理实现更可靠的交互，并且比直接参数推断更好地复现留出的物理响应。
| 主题： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2609.37067 [cs.RO] |
| （或本版本使用 arXiv:2609.37067v2 [cs.RO]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.37067 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Kuixiang Shao [查看邮箱]
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2026年9月29日星期二 09:04:34 UTC（3,042 KB）
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2026年10月9日星期五 12:58:36 UTC（3,042 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org