面向大规模接触丰富机器人仿真与控制的GPU并行分析接触物理引擎——ComFree-Sim

接触丰富机器人仿真的物理求解常成为瓶颈：主流引擎通过互补约束或约束优化实现非渗透和库仑摩擦，需对每一步进行迭代求解，其计算成本随接触密度的增长呈超线性增长。我们提出ComFree-Sim，一种基于无互补接触建模的GPU并行分析接触物理引擎。ComFree-Sim通过阻抗式预测-纠正更新在库仑摩擦对偶锥中以闭形式计算接触冲量。接触计算在接触对之间解耦，并可在锥面 facets 上可分离，自然映射到GPU内核，实现接触数量近线性运行时 scaling。我们进一步将该公式推广到统一6D接触模型，涵盖切向、扭转和滚动摩擦，引入实用的对偶锥阻抗启发式方法。ComFree-Sim实现于Warp引擎，并通过MuJoCo兼容接口暴露为替代MuJoCo Warp（MJWarp）的即插即用后端。实验对比MJWarp基准测试了渗透、摩擦行为、稳定性及仿真运行时scaling，结果显示近线性scaling且在稠密接触场景下吞吐量提高2--3倍，同时保持可比的物理保真度。我们在真实世界的多指LEAP手中实现了实时MPC控制，进行手部灵巧操作和动力学感知的运动重定位，表明低延迟仿真可提高闭环成功率，实现接触丰富任务的高频控制。