JoyAI-Sim: 具現化データピラミッドのためのシミュレーション対応相互変換ツールチェーン
JoyAI-Sim: A Simulation-Enabled Interconversion Toolchain for the Embodied Data Pyramid
実ロボットのデータ収集と評価の限界を補うため、シミュレーションを介してロボットと人間のデータを相互変換するツールチェーンを提案し、評価とデータ生成のスケーラビリティを向上させる。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Peidong Liu, Yongce Liu, Songyan Guo, Fuyuan Ma, Zhihao Yuan, Ao Li, Zengjue Chen, Wenhao Li, Tianle Zhang, Mingyang Li, Jiale Zhang, Junzhe Xiong, Zhiyuan Xiang, Dafeng Chi, Yuzheng Zhuang, Liyi Luo, Wei Tan, Dongjiang Li, Nan Jiang, Yihang Li, Qingrong He, Jiaming Liang, Chen Cai, Mingxi Luo, Hui Zhang, Peng Hao, Song Wang, Ning Qiao, Yince Gao, Lei Kang, Junwu Xiong, Ruodai Li, Jiawei Li, Hui Shen, Yicheng Gong, Nan Duan, Liang Lin
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Generalist robot policies require trustworthy evaluation and robot-usable training data, but both are difficult to scale with physical robots alone. Real-robot trials and demonstrations remain the most faithful source of deployment signals, yet they are slow, costly, and hard to reproduce. We present JoyAI-Sim, a simulation-enabled interconversion toolchain for human-robot aligned model evaluation and data generation, denoted as Robot $\rightleftharpoons$ Simulation $\rightleftharpoons$ Human. On the one hand, the Robot $\rightarrow$ Simulation $\rightarrow$ Human pathway supports human-robot aligned model evaluation by reconstructing real-robot tabletop organization tasks as calibrated digital twins for scalable evaluation, while using human embodied feedback to inspect and refine the naturalness of simulated motions. On the other hand, the Human $\rightarrow$ Simulation $\rightarrow$ Robot pathway supports human-robot aligned data generation: it lifts ego-centric human demonstrations into simulation, checks them under robot physical constraints, and converts them into robot-centered trajectories, annotations, and visual observations. Together, these pathways use the JoySim simulator as both a scalable evaluation layer and a physical consistency filter for robot data generation. We further package the core reconstruction, simulation, rendering, and realism-augmentation modules as cloud services on JD Cloud, turning the system into a reusable and scalable infrastructure for robot data generation and model evaluation.
関連論文
- 詳細メッシュ対応の接触リッチ相互作用向け軽量シミュレータLodosシミュレーション
- Ostrich: 微分可能ダイナミクスにおける剛直な接触を跨ぐ大きな歩幅シミュレーション
- Agri-Sim: 温室ロボティクスにおける具現化知能評価のための農業シミュレーションプラットフォームシミュレーション
- 浅海域の写実性を超えて：深海ロボティクスのための物理・センサ接地シミュレーションシミュレーション
- NVIDIA Cosmos-H-Dreams: 手術ロボットのためのリアルタイム生成物理シミュレーションシミュレーション
- CRESSim-Neo: 手術ロボティクスとロボット学習のためのバッチ処理GPUシミュレーションエンジンシミュレーション
