English(EN) RiCo: Neural Simulation of Rigid-Body Interactions via Local Contact Reasoning

RiCo：神经元模拟方法提高刚体交互精度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-09 04:00

研究人员推出了一种新颖的刚体交互神经元模拟方法 RiCo，该方法侧重于局部接触推理。与全局方法不同，RiCo 通过接触表面点的稀疏邻域对交互进行建模，结合了附近表面的状态、几何、运动和物理特性。这种局部方法可以提高精度和接触保真度，在 MOVi-benchmark 上将位置和方向误差降低了高达 38%。RiCo 还展示了对更大场景的零样本泛化能力，并在真实世界多球碰撞实验中初步证明了从模拟到现实的迁移能力。 AI

影响该方法可以提高 AI 中物理模拟的准确性和效率，可能使机器人技术和虚拟环境受益。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Ruixiang Ouyang, Guanren Qiao, Fansen Meng, Yueci Deng, Ruixing Jin, Kui Jia, Guiliang Liu · 2026-10-09 04:00

RiCo：通过局部接触推理进行刚体交互的神经模拟

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