arXiv cs.RO 机器人学· Tiancheng Yang, Dingshuo Chen, Tianle Chen, Zhaocheng Liu, Qiang Liu·· 1 天前AI 评分47
AIM：面向 Real-to-Sim 软体仿真的自适应交互建模网络
AIM: Adaptive Interaction Modeling Networks for Real-to-Sim Soft-Body Simulation
AI 导读
AIM 框架将 real-to-sim 软体仿真建模为局部-全局交互问题，用运动历史与几何自适应调整粒子关系，并通过几何条件化的全局通信协调整体响应。在 PhysTwin 和 PGND 上的实验显示，其未来预测跟踪误差相对 PhysTwin 降低 20.0%，六类物体的长时程粒子平均误差相对 PGND 降低 22.8%。
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