Tuur Stuyck

NVIDIA

収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• 同じ物理、異なる勾配：微分可能物理シミュレーションの最新動向報告
  微分可能シミュレーション2026/11/9

  微分可能物理シミュレーションにおける「何を微分するか（参照対象）」と「どう実装するか（実現方式）」を分離して整理し、接触の非平滑性や勾配消失のメカニズムも検証したサーベイ。

• VABAR：エージェント型ロボティクスのための変動自動化ベンチマーク
  ベンチマーク2026/11/4

  産業・医療・インフラ向けの6種のマニピュレーションタスクを対象に、エージェント型ロボティクスを体系的に評価するオープンなシミュレーションベンチマークVABARを提案し、33の汎用スキルと基準解を整備した。

• WeaveRL：知覚的強化学習のためのシーン認識型ファブリックへの再構成の織り込み
  マニピュレーション2026/9/16

  GPU加速により数千の並列シミュレーションでシーンをサーフェルとして再構成し、センサ由来の幾何情報に基づく衝突回避型強化学習を実現した。複雑な操作タスクで性能とsim-to-real転移、未知障害物への堅牢性を向上。

• RigidFormer: トランスフォーマーを用いた剛体力学の学習
  シミュレーション2026/5/1

  メッシュフリーの点群入力から剛体の力学を学習するオブジェクト中心のトランスフォーマーモデルを提案し、アンカーとKabsch整列により剛性を保ちつつ高速で高精度なシミュレーションを実現した。