世界模型

MoSA: Motion-constrained Stress Adaptation for Mitigating Real-to-Sim Gap in Continuum Dynamics via Learning Residual Anisotropy

MoSA: 通过学习残余各向异性来缓解连续动力学中现实到模拟差距的运动约束应力适应

Jiaxu Wang, Junhao He, Jingkai Sun, Yi Gu, Yunyang Mo, Jiahang Cao, Qiang Zhang, Renjing Xu

机构 * Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； MMLab, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学MMLab, 香港特别行政区） ； The University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港大学, 香港特别行政区） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO；dynamics model(abstract)

AI总结 本文提出MoSA框架，通过运动约束应力适应来缓解连续动力学中现实到模拟差距，利用各向同性模型作为物理先验，并学习残余应力算子以捕捉轻微各向异性和非均匀性，最终在机器人操作中验证了其有效性。

Journal ref International Conference on Machine Learning 2026