Uranus — 로봇 시뮬레이션의 데이터 기반 접근 탐색

요약

Uranus는 물리 기반 시뮬레이터의 모델링 비용과 실물 로봇 검증의 재현 어려움을 보완하기 위한 데이터 기반 로봇 시뮬레이션 프레임워크다. 관절 궤적 조건부 자기회귀 확산 세계 모델(joint-trajectory-conditioned autoregressive diffusion world model)을 핵심으로 하며, 다시점 관찰·카메라 캘리브레이션·로봇 기술서(description)를 입력받아 미래 다시점 프레임을 생성하고 인터랙티브 클로즈드 루프(closed-loop) 궤적을 유지한다. 3,300시간 이상의 실물 로봇 데이터를 정제·보정하여 1.3B 파라미터 세계 모델을 학습했으며, 서빙 인프라 기준 24 FPS에 도달했다고 개발팀은 밝혔다. 복수의 로봇 플랫폼에 걸친 크로스-임바디먼트(cross-embodiment) 일반화와 장기 일관성 평가를 지원하며, 접근법의 한계 사례도 함께 공개할 예정이다. 코드·모델 가중치·데이터는 오픈소스로 배포된다.