Niantic Spatial、Flexion、NVIDIA: ヒューマノイドにおける Sim2Real ギャップを埋める

Niantic Spatial, Flexion, and NVIDIA: Closing the Sim2Real Gap for Humanoids

Niantic Spatial、Flexion、NVIDIA は、シミュレーションで学習したヒューマノイドロボットのナビゲーション方策を、追加調整なしで実機に転移させるパイプラインを共同で実証した。手順としては、通常の RGB カメラで運用現場を撮影し、3D ガウシアンスプラッティングで高忠実度のデジタルツインを再構築したうえで、NVIDIA Isaac Sim と Isaac Lab において強化学習で方策を訓練し、RGB ベースのナビゲーションを実機に展開する。デモでは、シミュレーションのみで学習した RGB 単独の方策が実際のオフィスを走行し、深度情報を用いる手法と同等の性能を示した。