RESenv: A Realistic Earthquake Simulation Environment based on Unreal Engine

要約

地震は社会や経済に大きな影響を与え、効果的な捜索・救助戦略の必要性を高めています。
これらの業務における AI とロボティクスの役割が増大するにつれ、高品質の合成視覚データが重要になります。
現在のシミュレーション手法は主に単一の建物の損傷に焦点を当てており、複雑な都市環境に対して現実的なビジュアルを提供できないことがよくあります。
このギャップを埋めるために、Unreal Engine の Chaos Physics System を使用した革新的な地震シミュレーション システムを導入します。
私たちのアプローチは、救助任務における AI とロボットのトレーニングに不可欠な詳細かつ現実的なビジュアル シミュレーションを提供することを目的としています。
実際の地震波形データを統合することで、シミュレーションの信頼性と関連性が向上し、現実世界の地震シナリオを厳密に反映することが保証されます。
Unreal Engine の高度な機能を活用することで、当社のシステムは高品質のビジュアライゼーションだけでなく、リアルタイムの動的なインタラクションも提供し、シミュレートされた環境をより没入型で応答性の高いものにします。
高度なレンダリング、正確な物理的相互作用、包括的な地質学的動きを提供することにより、当社のソリューションは効率とユーザー エクスペリエンスの点で従来の方法を上回ります。
当社のシミュレーション環境は、その詳細さと現実性が際立っており、地震対応に関連する経路計画や画像認識などの AI タスクにとって貴重なツールとなっています。
類似性検出、経路計画、画像セグメンテーションという 3 つの AI ベースのタスクを通じてアプローチを検証します。

要約(オリジナル)

Earthquakes have a significant impact on societies and economies, driving the need for effective search and rescue strategies. With the growing role of AI and robotics in these operations, high-quality synthetic visual data becomes crucial. Current simulation methods, mostly focusing on single building damages, often fail to provide realistic visuals for complex urban settings. To bridge this gap, we introduce an innovative earthquake simulation system using the Chaos Physics System in Unreal Engine. Our approach aims to offer detailed and realistic visual simulations essential for AI and robotic training in rescue missions. By integrating real seismic waveform data, we enhance the authenticity and relevance of our simulations, ensuring they closely mirror real-world earthquake scenarios. Leveraging the advanced capabilities of Unreal Engine, our system delivers not only high-quality visualisations but also real-time dynamic interactions, making the simulated environments more immersive and responsive. By providing advanced renderings, accurate physical interactions, and comprehensive geological movements, our solution outperforms traditional methods in efficiency and user experience. Our simulation environment stands out in its detail and realism, making it a valuable tool for AI tasks such as path planning and image recognition related to earthquake responses. We validate our approach through three AI-based tasks: similarity detection, path planning, and image segmentation.

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