Fire as a Service: 高熱力・視覚的な火災シミュレーションでロボットシミュレータを拡張

arXiv:2603.19063v1 Announce Type: cross 摘要：既存の多くのロボットシミュレータは剛体力学と光学的な描写に重点を置いているが、現実の火災環境を特徴づける熱力学的・光学的に複雑な現象を大幅に無視している。未来の消防士として位置づけられるロボットにおいて、この制限は危険なシナリオに本格的に配備する前段階での信頼性の高い能力評価や、代表度の高いトレーニングデータの生成を妨げる。これらの課題に対処するため、我々は既存のロボットシミュレータに高精度かつ計算効率の良い火災シミュレーションを追加する、新しい非同期のコシミュレーションフレームワークである「Fire as a Service (FaaS)」を導入した。当パイプラインにより、ロボットは多種類の熱力学的な熱移動と、高周波数の剛体制御ループを乱さずに視覚的に一貫した体積煙の体験が可能になった。我々は、当フレームワークが多様なロボットシミュレータと統合され、物理的に正確な火災動作を生成し、ロボットプラットフォームが遭遇する熱的危険をベンチマークし、リアルタイムの多 modal 感覚データを収集できることを示した。特に、そのリアルタイム性能は、反応的・多 modal ポリシーの生成（Behavioral Cloning）を可能にする人間・イン・ザ・ループ遠隔操作をサポートし、成功裏に訓練を完了させた。火災力学をロボットシミュレーションに追加することにより、FaaS は火災シナリオにおけるより安全かつ信頼性の高いロボット配備のためのスケーラブルな道筋を提供する。

arXiv:2603.19063v1 Announce Type: cross Abstract: Most existing robot simulators prioritize rigid-body dynamics and photorealistic rendering, but largely neglect the thermally and optically complex phenomena that characterize real-world fire environments. For robots envisioned as future firefighters, this limitation hinders both reliable capability evaluation and the generation of representative training data prior to deployment in hazardous scenarios. To address these challenges, we introduce Fire as a Service (FaaS), a novel, asynchronous co-simulation framework that augments existing robot simulators with high-fidelity and computationally efficient fire simulations. Our pipeline enables robots to experience accurate, multi-species thermodynamic heat transfer and visually consistent volumetric smoke without disrupting high-frequency rigid-body control loops. We demonstrate that our framework can be integrated with diverse robot simulators to generate physically accurate fire behavior, benchmark thermal hazards encountered by robotic platforms, and collect realistic multimodal perceptual data. Crucially, its real-time performance supports human-in-the-loop teleoperation, enabling the successful training of reactive, multimodal policies via Behavioral Cloning. By adding fire dynamics to robot simulations, FaaS provides a scalable pathway toward safer, more reliable deployment of robots in fire scenarios.