DDBot: Differentiable Physics-based Digging Robot for Unknown Granular Materials

📄 arXiv: 2510.17335v3 📥 PDF

作者: Xintong Yang, Minglun Wei, Yu-Kun Lai, Ze Ji

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-20 (更新: 2025-10-27)

备注: Accepted as a regular paper by the IEEE Transactions on Robotics

💡 一句话要点

DDBot：用于未知颗粒材料的可微物理挖掘机器人

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 可微物理 颗粒材料 机器人挖掘 系统辨识 技能优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理颗粒材料挖掘任务时，由于其复杂动力学和材料不确定性，难以保证效率和精度。
  2. DDBot通过可微物理模拟器，结合GPU加速和自动微分，实现了对未知颗粒材料的高效系统辨识和技能优化。
  3. 实验表明，DDBot能在短时间内识别材料动力学并优化挖掘技能，并在真实环境中实现高精度零样本部署。

📝 摘要（中文）

由于复杂的接触动力学、不可预测的材料属性和复杂的系统状态，自动操作颗粒材料极具挑战性。现有方法通常无法在此类任务中实现效率和准确性。为了填补这一研究空白，本文研究了具有未知物理特性的小规模和高精度颗粒材料挖掘任务。提出了一种名为可微挖掘机器人（DDBot）的新框架来操作颗粒材料，包括沙子和土壤。具体来说，DDBot配备了一个基于可微物理的模拟器，该模拟器专为颗粒材料操作而定制，由GPU加速并行计算和自动微分提供支持。DDBot可以对未知颗粒材料执行高效的可微系统识别和高精度挖掘技能优化，这得益于可微的技能到动作映射、面向任务的演示方法、梯度裁剪和基于线搜索的梯度下降。实验结果表明，DDBot可以高效地（在5到20分钟内收敛）识别未知的颗粒材料动力学并优化挖掘技能，并在零样本真实世界部署中获得高精度结果，突出了其可行性。与最先进的基线相比，基准测试结果也证实了DDBot在此类挖掘任务中的稳健性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在未知颗粒材料环境下，如何高效、精确地控制机器人进行挖掘操作的问题。现有方法主要依赖于试错法或简化的物理模型，难以适应颗粒材料的复杂性和不确定性，导致效率低下和精度不足。

核心思路：论文的核心思路是利用可微物理引擎，构建一个能够模拟颗粒材料挖掘过程的仿真环境。通过自动微分技术，可以计算挖掘操作对挖掘结果的影响，从而优化机器人的挖掘策略。这种方法允许机器人通过仿真学习，并在真实环境中实现零样本迁移。

技术框架：DDBot框架主要包含以下几个模块：1) 可微物理模拟器：用于模拟颗粒材料的挖掘过程，并提供梯度信息。2) 技能到动作映射：将高层技能指令转换为具体的机器人动作。3) 任务导向的演示方法：通过少量演示数据引导机器人学习。4) 优化算法：使用梯度裁剪和线搜索的梯度下降算法优化挖掘策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将可微物理引擎应用于颗粒材料挖掘任务。通过可微模拟器，可以高效地计算梯度信息，从而实现对挖掘策略的优化。此外，该方法还引入了任务导向的演示方法，以提高学习效率。

关键设计：在可微物理模拟器方面，论文采用了GPU加速的并行计算，以提高模拟速度。在优化算法方面，论文使用了梯度裁剪和线搜索的梯度下降算法，以保证训练的稳定性和收敛速度。损失函数的设计也至关重要，需要能够反映挖掘任务的目标，例如挖掘的深度和精度。

📊 实验亮点

实验结果表明，DDBot能够在5到20分钟内有效地识别未知的颗粒材料动力学，并优化挖掘技能。在零样本真实世界部署中，DDBot实现了高精度的挖掘效果，验证了其在实际应用中的可行性。与现有技术相比，DDBot在挖掘效率和精度方面均有显著提升。

🎯 应用场景

DDBot技术可应用于农业自动化、建筑工程、矿产开采、灾害救援等领域。例如，在农业中，可以用于精准播种和施肥；在建筑工程中，可以用于自动化挖掘和地基处理；在灾害救援中，可以用于快速清理废墟和搜寻幸存者。该研究有望提高相关行业的生产效率和安全性，并降低人力成本。

📄 摘要（原文）

Automating the manipulation of granular materials poses significant challenges due to complex contact dynamics, unpredictable material properties, and intricate system states. Existing approaches often fail to achieve efficiency and accuracy in such tasks. To fill the research gap, this paper studies the small-scale and high-precision granular material digging task with unknown physical properties. A new framework, named differentiable digging robot (DDBot), is proposed to manipulate granular materials, including sand and soil. Specifically, we equip DDBot with a differentiable physics-based simulator, tailored for granular material manipulation, powered by GPU-accelerated parallel computing and automatic differentiation. DDBot can perform efficient differentiable system identification and high-precision digging skill optimisation for unknown granular materials, which is enabled by a differentiable skill-to-action mapping, a task-oriented demonstration method, gradient clipping and line search-based gradient descent. Experimental results show that DDBot can efficiently (converge within 5 to 20 minutes) identify unknown granular material dynamics and optimise digging skills, with high-precision results in zero-shot real-world deployments, highlighting its practicality. Benchmark results against state-of-the-art baselines also confirm the robustness and efficiency of DDBot in such digging tasks.