Kamino: GPU-based Simulation of Rigid Multi-Body Physics with Kinematic Loops

Auteurs: Vassilios Tsounis, Guirec Maloisel, Christian Schumacher, Ruben Grandia, Agon Serifi, David Müller, Chris Amevor, Tobias Widmer, Moritz Bächer · CoRL 2026

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Pourquoi c'est important

Les robots à contraintes fortement couplées, comme les boucles cinématiques, sont généralement approximés par des arbres cinématiques avec des contraintes supplémentaires de fermeture de boucle ou des articulations « mimic ». Kamino prend en charge ces couplages de manière native et simule dans un même lot des robots de structures différentes ; les auteurs entraînent une politique de marche pour un bipède à six boucles cinématiques imbriquées à l'aide de 4 096 environnements parallèles sur un seul GPU.

Solution proposée

Kamino calcule les forces de contrainte par une optimisation sous contraintes fondée sur l'ADMM, qui résout la dynamique directe multicorps rigide comme un problème de complémentarité non linéaire, traite le contact sans modèles simplifiés ou convexifiés et exécute sur le GPU des mondes hétérogènes traités par lots.

Résumé

Nous présentons Kamino, un solveur physique sur GPU pour des simulations massivement parallèles de systèmes mécaniques hétérogènes et fortement couplés. Implémenté en Python avec NVIDIA Warp et intégré au framework Newton, il permet d'appliquer des méthodes guidées par les données, comme l'apprentissage par renforcement à grande échelle, à des systèmes robotiques complexes présentant des contraintes cinématiques et dynamiques fortement couplées, telles que des boucles cinématiques. Ces dernières sont souvent contournées en approchant la topologie du système par un arbre cinématique et en ajoutant des contraintes explicites de fermeture de boucle ou des articulations dites mimétiques. Kamino vise à alléger ce fardeau en prenant en charge nativement ce type de couplages. De plus, Kamino prend en charge des mondes hétérogènes, ce qui permet la simulation par lots de robots structurellement différents sur un seul GPU. Il repose sur un algorithme d'optimisation sous contraintes à l'état de l'art fondé sur ADMM, qui calcule les forces de contrainte en résolvant la dynamique directe des systèmes multicorps rigides contraints, transcrite sous forme de problème de complémentarité non linéaire. Il en résulte des simulations haute fidélité qui résolvent la dynamique de contact sans recourir à des modèles approchés qui simplifient ou convexifient le problème. Nous démontrons l'entraînement d'une politique par apprentissage par renforcement sur un bipède à six boucles cinématiques imbriquées, obtenant une politique de marche réalisable tout en simulant 4 096 environnements parallèles sur un seul GPU.

Liens

• arXiv 2603.16536: https://arxiv.org/abs/2603.16536
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2603.16536
• Code: https://github.com/newton-physics/newton/tree/main/newton/_src/solvers/kamino
• Page du projet: https://kamino.disneyresearch.com/