Towards a Modern and Lightweight Rendering Engine for Dynamic Robotic Simulations

要約

インタラクティブ ダイナミック シミュレータは、新しいロボット制御アルゴリズムや人間とロボットが関与する複雑なシステムを開発するためのアクセラレータです。
ユーザー トレーニングおよび合成データ生成アプリケーションでは、シミュレーションの忠実度の高い視覚化が不可欠です。
視覚的な忠実度は、シミュレートされたシーンのレンダリングに使用されるコンピューター グラフィックス アルゴリズムの品質に依存します。
さらに、リアルタイム パフォーマンスを実現するには、レンダリング アルゴリズムをグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) に実装する必要があり、グラフィックス アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) の使用が必要になります。
このペーパーでは、Vulkan グラフィックス API をサポートするパフォーマンス重視の軽量レンダリング エンジンについて説明します。
このエンジンは、インタラクティブなロボット シミュレーション開発に広く使用されている動的シミュレーション フレームワークである非同期マルチボディ フレームワーク (AMBF) の従来のレンダリング パイプラインを最新化するように設計されています。
この新しいレンダリング エンジンは、物理ベース レンダリング (PBR)、アンチエイリアス、レイ トレース シャドウなどのグラフィック機能を実装し、AMBF の画質を大幅に向上させます。
計算実験の結果、このエンジンは GPU の計算時間を 2 ミリ秒以内に維持しながら、700 万を超える三角形を含むシミュレートされたシーンをレンダリングできることがわかりました。

要約(オリジナル)

Interactive dynamic simulators are an accelerator for developing novel robotic control algorithms and complex systems involving humans and robots. In user training and synthetic data generation applications, a high-fidelity visualization of the simulation is essential. Visual fidelity is dependent on the quality of the computer graphics algorithms used to render the simulated scene. Furthermore, the rendering algorithms must be implemented on the graphics processing unit (GPU) to achieve real-time performance, requiring the use of a graphics application programming interface (API). This paper presents a performance-focused and lightweight rendering engine supporting the Vulkan graphics API. The engine is designed to modernize the legacy rendering pipeline of Asynchronous Multi-Body Framework (AMBF), a dynamic simulation framework used extensively for interactive robotics simulation development. This new rendering engine implements graphical features such as physically based rendering (PBR), anti-aliasing, and ray-traced shadows, significantly improving the image quality of AMBF. Computational experiments show that the engine can render a simulated scene with over seven million triangles while maintaining GPU computation times within two milliseconds.

arxiv情報

著者 Christopher John Allison,Haoying Zhou,Adnan Munawar,Peter Kazanzides,Juan Antonio Barragan
発行日 2024-10-07 14:50:19+00:00
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