Sim-to-Real of Soft Robots with Learned Residual Physics
作者: Junpeng Gao, Mike Yan Michelis, Andrew Spielberg, Robert K. Katzschmann
分类: cs.RO
发布日期: 2024-02-02 (更新: 2024-09-09)
备注: 8 pages, 8 figures
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters (Volume: 9, Issue: 10, October 2024)
💡 一句话要点
提出残差物理方法以缩小软机器人仿真与现实之间的差距
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 软机器人 残差物理 仿真与现实 深度学习 系统识别 高自由度系统 建模误差
📋 核心要点
- 现有的软机器人仿真模型在准确性和计算效率上存在显著不足，导致仿真与现实之间的差距。
- 本文提出了一种残差物理网络，通过学习真实数据来修正仿真模型，增强其对现实的适应性。
- 实验结果表明，该方法在硅弹性梁和软气动臂的建模中，性能提升可达60%，有效缩小了仿真与现实的差距。
📝 摘要（中文）
准确建模软机器人在仿真中计算成本高且常常无法真实反映现实。本文提出了一种残差物理方法，通过学习真实世界数据来增强不准确模型，缩小仿真与现实之间的差距。我们训练神经网络学习残差项，即仿真与物理系统之间的建模误差。具体而言，残差项是施加在整个仿真网格上的力，而真实位置数据仅通过稀疏运动标记收集。通过结合物理先验和残差网络，所提出的模型在高自由度系统中表现优越，超越传统系统识别方法达60%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决软机器人仿真模型与现实之间的显著差距，现有方法在几何和材料模型的粗略近似、制造缺陷及其他因素上存在不足。
核心思路：提出通过残差物理网络学习真实世界数据，修正仿真模型的建模误差，从而提高模型的准确性和适应性。
技术框架：整体架构包括数据收集、残差网络训练和模型结合三个主要模块。首先，通过稀疏运动标记收集真实位置数据；然后，训练神经网络学习残差项；最后，将残差网络与物理仿真模型结合。
关键创新：最重要的技术创新在于通过残差物理网络有效地将高自由度系统的建模误差纳入考虑，从而显著提升模型的准确性，突破了传统方法的局限。
关键设计：在网络结构上，采用了适合高维数据的深度学习架构，损失函数设计为结合残差项和物理先验，确保模型在训练过程中能够有效学习和调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的残差物理方法在硅弹性梁和软气动臂的建模中，性能提升可达60%，显著超越传统系统识别方法，证明了该方法在高自由度系统中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软机器人控制、医疗器械、柔性制造等。通过提高软机器人在复杂环境中的适应能力，能够推动相关领域的技术进步和实际应用，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Accurately modeling soft robots in simulation is computationally expensive and commonly falls short of representing the real world. This well-known discrepancy, known as the sim-to-real gap, can have several causes, such as coarsely approximated geometry and material models, manufacturing defects, viscoelasticity and plasticity, and hysteresis effects. Residual physics networks learn from real-world data to augment a discrepant model and bring it closer to reality. Here, we present a residual physics method for modeling soft robots with large degrees of freedom. We train neural networks to learn a residual term -- the modeling error between simulated and physical systems. Concretely, the residual term is a force applied on the whole simulated mesh, while real position data is collected with only sparse motion markers. The physical prior of the analytical simulation provides a starting point for the residual network, and the combined model is more informed than if physics were learned tabula rasa. We demonstrate our method on 1) a silicone elastomeric beam and 2) a soft pneumatic arm with hard-to-model, anisotropic fiber reinforcements. Our method outperforms traditional system identification up to 60%. We show that residual physics need not be limited to low degrees of freedom but can effectively bridge the sim-to-real gap for high dimensional systems.