可微物理

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RSS 2025|物理驱动的世界模型PIN-WM:直接从视觉观测估计物理属性,可用于操作策略学习
机器之心· 2025-05-23 08:01
第一作者李文轩目前就读于国防科技大学计算机学院,硕士二年级,导师为徐凯教授,研究方向包括世界模型、可微物理仿真等。共同第一作者赵航,现为 武汉大学计算机学院博士后,博士期间导师为徐凯教授,研究方向为工业具身智能。本文通信作者为深圳大学胡瑞珍教授与国防科技大学徐凯教授。 在机器人操作中,物体运动往往涉及摩擦、碰撞等复杂物理机制。准确的物理属性描述可以实现对物体运动结果更准确的预测,并提升机器人在操作技能学 习中的表现。 然而,一般用于训练机器人操作策略的仿真交互环境,其物理属性与真实环境往往存在明显差异且难以校准,机器人控制策略的虚拟到现实迁移 (Sim2Real)一直是困扰社区的问题。 为解决上述问题,国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出 PIN-WM(Physics-INformed World Models)——一种物理驱动的世界模型。 论文标题: PIN-WM: Learning Physics-INformed World Models for Non-Prehensile Manipulation 基于可微物理和可微渲染,PIN-WM 以真实世界运动结果为监督信号,可以从视觉观测中直接辨识刚体物理属 ...