Robo-GS: A Physics Consistent Spatial-Temporal Model for Robotic Arm with Hybrid Representation
作者: Haozhe Lou, Yurong Liu, Yike Pan, Yiran Geng, Jianteng Chen, Wenlong Ma, Chenglong Li, Lin Wang, Hengzhen Feng, Lu Shi, Liyi Luo, Yongliang Shi
分类: cs.RO, math.NA, math.OC
发布日期: 2024-08-27 (更新: 2024-09-17)
期刊: ICRA 2025
💡 一句话要点
提出Robo-GS，用于机器人臂的物理一致性空间-时间混合表示建模，提升Real2Sim2Real效果。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 机器人臂控制 Real2Sim2Real 混合表示 高斯溅射 物理模拟 可微渲染 三维重建
📋 核心要点
- 现有Real2Sim2Real方法难以准确重建真实世界对象及其物理属性，限制了机器人臂控制和强化学习的性能。
- Robo-GS提出了一种混合表示模型，结合网格几何、3D高斯核和物理属性，增强机器人臂的数字资产表示。
- 该方法通过高斯-网格-像素绑定技术，实现可微渲染和物理模拟，从而提升了Real2Sim2Real的逼真度和准确性。
📝 摘要（中文）
Real2Sim2Real在机器人臂控制和强化学习中至关重要，但由于机器人及其操纵对象的复杂物理特性，弥合这一差距仍然是一个重大挑战。现有方法缺乏全面的解决方案，无法准确重建具有空间表示及其相关物理属性的真实世界对象。我们提出了一个Real2Sim流程，该流程采用混合表示模型，集成了网格几何体、3D高斯核和物理属性，以增强机器人臂的数字资产表示。这种混合表示通过高斯-网格-像素绑定技术实现，该技术在网格顶点和高斯模型之间建立同构映射。这实现了一个完全可微的渲染流程，可以通过数值求解器进行优化，通过高斯溅射实现高保真渲染，并促进机器人臂与其环境交互的基于网格方法的物理合理模拟。
🔬 方法详解
问题定义：现有Real2Sim2Real方法在机器人臂控制中面临挑战，主要痛点在于难以精确地重建真实世界物体的空间几何和物理属性。这导致模拟环境与真实环境存在较大差异，影响了控制策略的迁移和泛化能力。现有方法通常无法兼顾高保真渲染和物理模拟，难以实现逼真的交互效果。
核心思路：Robo-GS的核心思路是采用混合表示模型，将网格几何、3D高斯核和物理属性相结合。网格几何用于精确表示物体的形状，3D高斯核用于实现高保真渲染，物理属性则用于进行物理模拟。通过这种混合表示，可以同时实现逼真的视觉效果和物理行为。
技术框架：Robo-GS的整体框架是一个Real2Sim流程，包括以下几个主要模块：1) 真实世界数据采集；2) 混合表示模型构建，包括网格重建、高斯核拟合和物理属性估计；3) 高斯-网格-像素绑定，建立网格顶点和高斯模型之间的同构映射；4) 可微渲染流水线，通过数值求解器优化渲染结果；5) 基于网格的物理模拟，模拟机器人臂与环境的交互。
关键创新：Robo-GS最重要的技术创新点在于高斯-网格-像素绑定技术，它实现了网格几何和高斯模型的无缝融合。这种绑定使得可以利用网格几何的精确性进行物理模拟，同时利用高斯模型的渲染能力实现高保真视觉效果。与现有方法相比，Robo-GS能够更好地兼顾视觉逼真度和物理准确性。
关键设计：Robo-GS的关键设计包括：1) 使用高斯溅射进行高保真渲染，优化高斯核的参数以匹配真实图像；2) 使用基于网格的方法进行物理模拟，考虑碰撞检测、摩擦力等因素；3) 设计合适的损失函数，包括渲染损失、物理损失等，以优化混合表示模型的参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的Robo-GS方法，通过混合表示模型和高斯-网格-像素绑定技术，实现了高保真渲染和物理模拟的结合。实验结果表明，该方法能够显著提升Real2Sim2Real的效果，使得模拟环境更加逼真，控制策略的迁移能力更强。具体性能数据未知，但摘要强调了其在提升数字资产表示方面的优势。
🎯 应用场景
Robo-GS可应用于机器人臂控制、强化学习、虚拟现实等领域。通过构建逼真的模拟环境，可以加速机器人算法的开发和测试，降低实际部署的成本和风险。此外，该技术还可以用于创建逼真的虚拟现实体验，例如虚拟装配、虚拟维修等。
📄 摘要（原文）
Real2Sim2Real plays a critical role in robotic arm control and reinforcement learning, yet bridging this gap remains a significant challenge due to the complex physical properties of robots and the objects they manipulate. Existing methods lack a comprehensive solution to accurately reconstruct real-world objects with spatial representations and their associated physics attributes. We propose a Real2Sim pipeline with a hybrid representation model that integrates mesh geometry, 3D Gaussian kernels, and physics attributes to enhance the digital asset representation of robotic arms. This hybrid representation is implemented through a Gaussian-Mesh-Pixel binding technique, which establishes an isomorphic mapping between mesh vertices and Gaussian models. This enables a fully differentiable rendering pipeline that can be optimized through numerical solvers, achieves high-fidelity rendering via Gaussian Splatting, and facilitates physically plausible simulation of the robotic arm's interaction with its environment using mesh-based methods. The code,full presentation and datasets will be made publicly available at our website https://robostudioapp.com