SIM1: 弾性変形ワールドにおけるゼロショットのデータスケーラとしての物理整合型シミュレータ
arXiv cs.RO / 2026/4/10
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要点
- 本論文は、変形物体ロボティクスにおけるシミュレーションから実世界への失敗は、「合成であること」そのものではなく、シミュレーションが物理現実に根付いていないことに起因すると主張する。
- SIM1は、限られたデモンストレーションを、計量（メトリック）整合的なシーン双生児へ変換し、弾性モデリングによって変形ダイナミクスを較正する、物理整合型の「実→シミュレーション→実」データエンジンを提案する。
- SIM1は、品質フィルタリングと組み合わせた拡散ベースの軌道生成により行動データセットを拡張し、疎な実観測からスケールされた合成による監督信号を作り出す。
- 実験では、純粋に合成データで訓練したポリシーが、実データのベースラインと1:15の同等比で一致し、ゼロショットの成功率が高く、汎化性能も向上するなど、実世界での強い性能を示す。
- これらの結果は、物理整合型シミュレーションが、布やその他の変形ワールドに対する操作ポリシーを学習するための、実用的でデータ効率の高い道筋を提供することを位置づけている。
