Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

ManiSkill3: GPU Parallelized Robotics Simulation and Rendering for Generalizable Embodied AI

Created by
  • Haebom

저자

Stone Tao, Fanbo Xiang, Arth Shukla, Yuzhe Qin, Xander Hinrichsen, Xiaodi Yuan, Chen Bao, Xinsong Lin, Yulin Liu, Tse-kai Chan, Yuan Gao, Xuanlin Li, Tongzhou Mu, Nan Xiao, Arnav Gurha, Viswesh Nagaswamy Rajesh, Yong Woo Choi, Yen-Ru Chen, Zhiao Huang, Roberto Calandra, Rui Chen, Shan Luo, Hao Su

개요

ManiSkill3는 일반화 가능한 조작을 목표로 하는 접촉이 풍부한 물리 시뮬레이션을 제공하는, GPU 병렬 처리가 가능한 최첨단 로봇 시뮬레이터입니다. 기존 시뮬레이션 프레임워크의 한계를 극복하기 위해 시뮬레이션 및 렌더링, 이기종 시뮬레이션, 포인트 클라우드/복셀 시각적 입력 등 여러 측면에서 GPU 병렬 처리를 지원합니다. 최소한의 Python/PyTorch 오버헤드, GPU 상의 시뮬레이션, SAPIEN 병렬 렌더링 시스템 활용을 통해 다른 플랫폼보다 101000배 빠르고 23배 적은 GPU 메모리 사용량으로 시뮬레이션 및 렌더링을 수행하며, 최대 30,000 FPS 이상의 속도를 달성합니다. 도면 그리기, 휴머노이드 조작, 숙련된 조작 등 12개 이상의 고유한 도메인에 걸쳐 광범위한 GPU 병렬 처리 환경/작업을 제공하며, 모션 플래닝, 강화 학습, 원격 조작으로부터 수백만 개의 데모 프레임을 제공합니다. 또한, 인기 있는 강화 학습 및 시범 학습 알고리즘을 포함하는 포괄적인 기준선을 제공합니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
기존 시뮬레이터보다 훨씬 빠르고 효율적인 로봇 시뮬레이션 및 렌더링 제공 (최대 30,000+ FPS).
◦
GPU 병렬 처리를 통해 다양한 작업 및 환경에 대한 시뮬레이션을 가능하게 함.
◦
일반화 가능한 로봇 학습을 위한 광범위한 환경 및 작업 제공 (12개 이상의 도메인).
◦
강화 학습 및 시범 학습 알고리즘을 위한 포괄적인 기준선 제공.
◦
모션 플래닝, 강화 학습, 원격 조작으로부터 얻은 수백만 개의 데모 프레임 제공.
◦
훈련 시간 단축 (수 시간에서 수 분으로 단축).
•
한계점:
◦
현재로서는 논문에서 구체적인 한계점이 언급되지 않았음. 향후 연구를 통해 추가적인 한계점이 발견될 수 있음.
◦
오픈소스이지만, 실제 사용 시 발생할 수 있는 기술적인 문제점은 추가적인 검토가 필요함.
◦
다양한 환경을 제공하지만, 특정 산업 분야에 특화된 환경은 부족할 수 있음.
👍
Made with Slashpage