GS-Playground：一个用于视觉引导机器人学习的高吞吐量逼真模拟器

GS-Playground: A High-Throughput Photorealistic Simulator for Vision-Informed Robot Learning

具身人工智能研究正经历向以视觉为中心的感知范式的转变。尽管大规模并行模拟器已推动基于本体感觉的运动控制取得突破性进展，但由于大规模逼真渲染带来的高昂计算开销，其在视觉信息驱动任务中的潜力尚未被充分挖掘。此外，可即时用于仿真的三维资产创建高度依赖人工建模，而显著的仿真到现实物理鸿沟阻碍了接触密集型操作策略的迁移。为解决上述瓶颈，我们提出GS-Playground——一个旨在加速端到端感知学习的多模态仿真框架。我们开发了一种新型高性能并行物理引擎，其专为集成批处理三维高斯泼溅（3DGS）渲染管线而设计，以确保高保真同步。该系统在640×480分辨率下实现了每秒10^4帧的吞吐量突破，显著降低了大规模视觉强化学习的门槛。同时，我们引入自动化真实到仿真工作流，可重建逼真、物理一致且内存高效的环境，简化复杂可仿真场景的生成流程。在运动控制、导航与操作任务上的大量实验表明，GS-Playground有效弥合了不同具身任务中的感知与物理鸿沟。项目主页：https://gsplayground.github.io。