Kamino: GPU-based Simulation of Rigid Multi-Body Physics with Kinematic Loops
著者: Vassilios Tsounis, Guirec Maloisel, Christian Schumacher, Ruben Grandia, Agon Serifi, David Müller, Chris Amevor, Tobias Widmer, Moritz Bächer · CoRL 2026
ライセンス
- オープンアクセス
- 論文: arXiv.org perpetual, non-exclusive license 1.0
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重要な理由
運動学的ループのような強く結合した拘束を持つロボットは、通常、追加のループ閉合拘束やミミックジョイントを伴う運動学的ツリーとして近似される。Kaminoはこうした結合をネイティブにサポートし、構造の異なるロボットを1つのバッチでシミュレーションする。著者らは、6つの入れ子になった運動学的ループを持つ二足歩行ロボットの歩行ポリシーを、単一のGPU上で4,096の並列環境を用いて学習させている。
提案手法
Kaminoは、剛体マルチボディの順動力学を非線形相補性問題として解くADMMベースの制約付き最適化によって拘束力を計算し、簡略化や凸化したモデルを用いずに接触を解決し、バッチ化された異種のワールドをGPU上で実行する。
概要
本稿では、異種で強く連成した機械システムの大規模並列シミュレーションのための GPU ベースの物理ソルバ Kamino を提案する。Python と NVIDIA Warp で実装され、Newton フレームワークに統合されている Kamino は、大規模な強化学習のようなデータ駆動型手法を、運動学ループのような強く連成した運動学的・動力学的拘束を持つ複雑なロボットシステムに適用することを可能にする。後者は通常、システムのトポロジーを運動学的な木構造で近似し、明示的なループ閉合拘束やいわゆるミミック関節を組み込むことで回避されている。Kamino はこの種の連成をネイティブにサポートすることで、この負担を軽減することを目指す。さらに Kamino は異種ワールドをサポートし、構造の異なるロボットを単一の GPU 上でバッチシミュレーションできる。その中核には ADMM に基づく最先端の制約付き最適化アルゴリズムがあり、拘束付き剛体多体系の順動力学を非線形相補性問題として定式化し、それを解くことで拘束力を計算する。これにより、問題を単純化・凸化する近似モデルに頼ることなく接触動力学を解く、高忠実度のシミュレーションが得られる。入れ子になった六つの運動学ループを持つ二足ロボットで強化学習による方策学習を示し、単一の GPU 上で 4,096 個の並列環境をシミュレーションしながら、実行可能な歩行方策を得た。
リンク
- arXiv 2603.16536: https://arxiv.org/abs/2603.16536
- PDF: https://arxiv.org/pdf/2603.16536
- コード: https://github.com/newton-physics/newton/tree/main/newton/_src/solvers/kamino
- プロジェクトページ: https://kamino.disneyresearch.com/