GaussGym: An open-source real-to-sim framework for learning locomotion from pixels

📄 arXiv: 2510.15352v1 📥 PDF

作者: Alejandro Escontrela, Justin Kerr, Arthur Allshire, Jonas Frey, Rocky Duan, Carmelo Sferrazza, Pieter Abbeel

分类: cs.RO, cs.AI, cs.GR

发布日期: 2025-10-17

💡 一句话要点

GaussGym：一种基于像素学习机器人运动的开源实-虚框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人仿真 3D高斯溅射 强化学习 IsaacGym 实-虚迁移 机器人学习 视觉感知

📋 核心要点

  1. 现有机器人仿真在速度和真实感之间存在权衡，难以兼顾高吞吐量和高视觉保真度。
  2. GaussGym 将 3D 高斯溅射作为渲染器集成到物理模拟器中，在保证视觉质量的同时显著提升了仿真速度。
  3. 实验表明，该方法在导航和决策任务中表现出色，并能轻松整合多种真实环境数据。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的逼真机器人仿真方法，该方法将 3D 高斯溅射集成到向量化物理模拟器（如 IsaacGym）中，作为一种即插即用的渲染器。这实现了前所未有的速度——在消费级 GPU 上超过每秒 100,000 步——同时保持了高视觉保真度，我们在各种任务中展示了这一点。此外，我们还展示了其在实-虚机器人环境中的适用性。除了基于深度的感知之外，我们的结果还强调了丰富的视觉语义如何改善导航和决策，例如避免不良区域。我们进一步展示了从 iPhone 扫描、大规模场景数据集（例如，GrandTour、ARKit）以及来自生成视频模型（如 Veo）的输出中轻松整合数千个环境，从而能够快速创建逼真的训练世界。这项工作桥接了高吞吐量仿真和高保真感知，从而推进了可扩展和通用的机器人学习。所有代码和数据都将开源，供社区在此基础上进行构建。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人仿真方法通常需要在速度和真实感之间做出妥协。为了实现高效的机器人学习，需要一种既能提供高吞吐量，又能提供高视觉保真度的仿真环境。现有方法要么速度快但视觉效果差，要么视觉效果好但速度慢，难以满足复杂机器人学习任务的需求。

核心思路：该论文的核心思路是将 3D 高斯溅射（3D Gaussian Splatting）作为渲染器集成到向量化的物理模拟器中。3D 高斯溅射能够以相对较低的计算成本实现高质量的渲染效果，而向量化物理模拟器则能够提供高吞吐量的仿真速度。通过将两者结合，可以创建一个既快速又逼真的机器人仿真环境。

技术框架：GaussGym 的整体框架包括以下几个主要模块：1) 物理模拟器：使用 IsaacGym 等向量化物理模拟器来模拟机器人的运动和环境的交互。2) 3D 高斯溅射渲染器：使用 3D 高斯溅射来渲染场景，提供高质量的视觉效果。3) 环境生成模块：能够从各种数据源（如 iPhone 扫描、大型场景数据集、生成视频模型）生成逼真的训练环境。4) 机器人控制模块：用于控制机器人的运动，并收集机器人的状态信息。

关键创新：该论文最重要的技术创新点是将 3D 高斯溅射作为渲染器集成到向量化的物理模拟器中。与传统的渲染方法相比，3D 高斯溅射能够以更低的计算成本实现更高的渲染质量。此外，该论文还提出了一种新的环境生成方法，能够从各种数据源生成逼真的训练环境。

关键设计：该论文的关键设计包括：1) 使用向量化的物理模拟器来提高仿真速度。2) 使用 3D 高斯溅射来提高渲染质量。3) 设计了一种新的环境生成方法，能够从各种数据源生成逼真的训练环境。4) 优化了渲染流程，以减少计算开销。

📊 实验亮点

GaussGym 在消费级 GPU 上实现了超过每秒 100,000 步的仿真速度，同时保持了高视觉保真度。实验结果表明，GaussGym 能够显著提高机器人学习的效率，并能够训练机器人在各种复杂环境中执行任务。此外，该方法在 sim-to-real 迁移中表现良好，证明了其在实际机器人应用中的潜力。

🎯 应用场景

GaussGym 有潜力应用于各种机器人学习任务，例如导航、操作和控制。它可以用于训练机器人在各种复杂环境中执行任务，例如在拥挤的城市街道上导航，或在杂乱的仓库中抓取物体。此外，GaussGym 还可以用于开发新的机器人算法和技术，例如基于视觉的机器人控制和强化学习。

📄 摘要（原文）

We present a novel approach for photorealistic robot simulation that integrates 3D Gaussian Splatting as a drop-in renderer within vectorized physics simulators such as IsaacGym. This enables unprecedented speed -- exceeding 100,000 steps per second on consumer GPUs -- while maintaining high visual fidelity, which we showcase across diverse tasks. We additionally demonstrate its applicability in a sim-to-real robotics setting. Beyond depth-based sensing, our results highlight how rich visual semantics improve navigation and decision-making, such as avoiding undesirable regions. We further showcase the ease of incorporating thousands of environments from iPhone scans, large-scale scene datasets (e.g., GrandTour, ARKit), and outputs from generative video models like Veo, enabling rapid creation of realistic training worlds. This work bridges high-throughput simulation and high-fidelity perception, advancing scalable and generalizable robot learning. All code and data will be open-sourced for the community to build upon. Videos, code, and data available at https://escontrela.me/gauss_gym/.