DISCOVERSE：用于复杂高保真环境中的机器人仿真
机器人学
2025-07-30 v1
摘要
我们提出了首个基于 3DGS 的统一、模块化、开源机器人仿真框架，用于 Real2Sim2Real 机器人学习。它具备综合的 Real2Sim 管道，合成复杂真实场景的几何与外观，为分析和弥合 Sim2Real 差距提供了可能。基于高斯点云和 MuJoCo，Discoverse 实现了对多传感器模态和精准物理仿真的大规模并行计算，支持现有 3D 资产、机器人模型及 ROS 插件，赋能大规模机器人学习和复杂机器人基准测试。通过在仿真学习上的大量实验，Discoverse 在零-shot Sim2Real 传递性能力上超越现有仿真器。代码与演示：https://air-discoverse.github.io/。
引用
@article{arxiv.2507.21981,
title = {DISCOVERSE: Efficient Robot Simulation in Complex High-Fidelity Environments},
author = {Yufei Jia and Guangyu Wang and Yuhang Dong and Junzhe Wu and Yupei Zeng and Haonan Lin and Zifan Wang and Haizhou Ge and Weibin Gu and Kairui Ding and Zike Yan and Yunjie Cheng and Yue Li and Ziming Wang and Chuxuan Li and Wei Sui and Lu Shi and Guanzhong Tian and Ruqi Huang and Guyue Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.21981},
year = {2025}
}
备注
8pages, IROS2025 (Camera Ready)