前沿物理仿真与智能感知技术调研资料库，涵盖6个核心研究方向。
| 目录 | 方向 | 简介 |
|---|---|---|
01_differentiable_physics/ |
可微物理仿真 | NVIDIA Newton/Warp, DiffTaichi, Brax, MuJoCo MJX, gradSim |
02_physics_foundation_models/ |
物理基础模型 | GPhyT, PhysiX, Walrus, Poseidon, The Well |
03_gnn_particle_simulation/ |
GNN粒子仿真 | GNS, NeuralMPM, Hybrid Neural-MPM, Dynami-CAL GraphNet |
04_world_models/ |
世界模型 | NVIDIA Cosmos, Genie 3, DreamerV3/4, JEPA |
05_pinns/ |
物理信息神经网络 | DeepXDE, PhysicsNeMo, FNO, DeepONet, PIKANs |
06_multimodal_fusion/ |
多模态融合 | BEVFusion, TransFusion, 不确定性感知融合, MCWF扩展 |
- MFARainbowNet - 基于深度强化学习的喷涂覆盖路径规划
- DroneVehicle - RGB-IR 多模态目标检测 (MCWF)
每个研究方向均包含：
- 领域概述与发展脉络
- 核心方法详细对比
- 关键论文清单 (共计 160+ 篇)
- 与现有项目的对接方案
- 开源代码资源汇总
- 推荐学习路线