연구진은 시뮬레이션 준비가 완료된 복잡한 물체의 디지털 트윈을 재구성하는 데 어려움을 겪고 있어요. 기존 방식은 부품의 기하학적 재구성, 관절 파라미터 추정, 에너지 보존 위반 문제를 해결하지 못했어요.
KinemaForge는 짧은 RGB-D 시퀀스에서 부품의 모양, 관절 토폴로지, 관절 파라미터를 동시에 추론하고 에너지 일관성 검증을 통해 결과를 검증하는 제약 기반 파이프라인을 소개했어요.
KinemaForge는 관절-부품 관계를 소프트 엣지로 인코딩하는 관절 제약 그래프, Featherstone의 관절체 알고리즘을 통해 관절 파라미터를 역전파하는 미분 가능한 스크류 축 솔버, 재구성된 모델의 비물리적 자유 응답을 처벌하는 에너지 잔차 손실을 도입했어요.
PartNet-Mobility 카테고리에서 KinemaForge는 관절 축 오류를 줄이고 시뮬레이션 드리프트를 낮추며 URDF의 폐쇄 루프 조작 성공률을 향상시켰어요.