Few-Shot Neural Differentiable Simulator: Real-to-Sim Rigid-Contact Modeling
作者: Zhenhao Huang, Siyuan Luo, Bingyang Zhou, Ziqiu Zeng, Jason Pho, Fan Shi
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-06
💡 一句话要点
提出少量样本神经可微模拟器以解决真实到模拟的刚性接触建模问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 物理模拟 图神经网络 机器人学习 少量样本学习 可微模拟
📋 核心要点
- 现有的物理模拟方法在捕捉复杂接触动态方面存在不足，尤其是分析模拟器和学习模拟器之间的性能差距。
- 本文提出了一种结合分析模拟器与图神经网络的少量样本方法，能够在少量真实数据的基础上生成合成数据集。
- 实验结果显示，该方法在模拟真实轨迹方面优于传统的可微基线，并支持基于梯度的优化，提升了策略学习的效率。
📝 摘要（中文）
准确的物理模拟对于机器人学习和控制至关重要，但现有的分析模拟器往往无法捕捉复杂的接触动态，而基于学习的模拟器通常需要大量昂贵的真实数据。为了解决这一问题，本文提出了一种少量样本的真实到模拟方法，结合了分析公式的物理一致性与基于图神经网络（GNN）模型的表现能力。该方法仅使用少量真实数据，校准分析模拟器以生成捕捉多样接触交互的大规模合成数据集。基于此，我们引入了一种基于网格的GNN，隐式建模刚体前向动力学，并推导出用于碰撞检测的代理梯度，实现了完全可微性。实验结果表明，该方法使基于学习的模拟器在复制真实世界轨迹方面超越了可微基线。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有物理模拟器在复杂接触动态建模中的不足，尤其是分析模拟器无法有效捕捉真实世界的接触行为，且学习型模拟器对数据的需求过高。
核心思路：提出一种少量样本的真实到模拟方法，通过结合分析模拟器的物理一致性与图神经网络的表达能力，利用少量真实数据校准模拟器，生成丰富的合成数据集。
技术框架：整体架构包括数据采集、分析模拟器校准、合成数据生成和基于图神经网络的动态建模。主要模块包括数据输入、模型训练和策略优化。
关键创新：最重要的创新在于引入了可微的图神经网络，能够隐式建模刚体动力学，并推导出用于碰撞检测的代理梯度，实现了全流程的可微性，这与传统方法显著不同。
关键设计：在网络结构上，采用了基于网格的GNN设计，损失函数则结合了物理一致性与学习目标，确保模型在训练过程中能够有效捕捉接触动态。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，本文提出的方法在复制真实世界轨迹方面超越了传统的可微基线，具体表现为在多物体交互场景中的策略学习效率显著提升，验证了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化控制和虚拟现实等。通过提高物理模拟的准确性和效率，能够为机器人在复杂环境中的操作提供更可靠的支持，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Accurate physics simulation is essential for robotic learning and control, yet analytical simulators often fail to capture complex contact dynamics, while learning-based simulators typically require large amounts of costly real-world data. To bridge this gap, we propose a few-shot real-to-sim approach that combines the physical consistency of analytical formulations with the representational capacity of graph neural network (GNN)-based models. Using only a small amount of real-world data, our method calibrates analytical simulators to generate large-scale synthetic datasets that capture diverse contact interactions. On this foundation, we introduce a mesh-based GNN that implicitly models rigid-body forward dynamics and derive surrogate gradients for collision detection, achieving full differentiability. Experimental results demonstrate that our approach enables learning-based simulators to outperform differentiable baselines in replicating real-world trajectories. In addition, the differentiable design supports gradient-based optimization, which we validate through simulation-based policy learning in multi-object interaction scenarios. Extensive experiments show that our framework not only improves simulation fidelity with minimal supervision but also increases the efficiency of policy learning. Taken together, these findings suggest that differentiable simulation with few-shot real-world grounding provides a powerful direction for advancing future robotic manipulation and control.