Py-DiSMech: A Scalable and Efficient Framework for Discrete Differential Geometry-Based Modeling and Control of Soft Robots
作者: Radha Lahoti, Ryan Chaiyakul, M. Khalid Jawed
分类: cs.RO, physics.comp-ph
发布日期: 2025-12-10
备注: https://github.com/structuresComp/dismech-python
💡 一句话要点
Py-DiSMech：基于离散微分几何的软机器人建模与控制高效框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 软机器人 离散微分几何 物理仿真 有限元方法 控制算法 Sim-to-Real Python
📋 核心要点
- 软机器人设计面临大形变和复杂接触的挑战，现有建模工具难以兼顾精度和效率。
- Py-DiSMech基于离散微分几何，直接在网格上离散化几何量，高效捕捉非线性变形。
- 实验表明，Py-DiSMech在保持物理精度的前提下，计算效率显著优于现有技术Elastica。
📝 摘要（中文）
高保真仿真对于软机器人的设计和控制至关重要，因为软机器人会产生大的几何形变和复杂的接触交互，这给传统的建模工具带来了挑战。该领域的新进展需要仿真框架能够结合物理精度、计算可扩展性以及与现代控制和优化流程的无缝集成。本文提出了Py-DiSMech，一个基于Python的开源仿真框架，用于建模和控制基于离散微分几何(DDG)原理的软机器人结构。通过直接在网格上离散化曲率和应变等几何量，Py-DiSMech能够以高保真度和降低的计算成本捕获杆、壳和混合结构的非线性变形。该框架引入了(i)一个完全矢量化的NumPy实现，与现有的基于几何的模拟器相比，实现了数量级的加速；(ii)一个基于惩罚能量的完全隐式接触模型，支持杆-杆、杆-壳和壳-壳交互；(iii)一个基于自然应变的反馈控制模块，具有用于形状调节和轨迹跟踪的比例-积分(PI)控制器；(iv)一个模块化、面向对象的软件设计，支持用户自定义弹性能量、驱动方案以及与机器学习库的集成。基准比较表明，Py-DiSMech在计算效率方面大大优于最先进的模拟器Elastica，同时保持了物理精度。这些特性共同将Py-DiSMech确立为一个可扩展的平台，用于软机器人中仿真驱动的设计、控制验证和sim-to-real研究。
🔬 方法详解
问题定义：软机器人建模与控制面临的主要问题是，传统建模方法难以在高精度模拟大形变和复杂接触的同时，保证计算效率。现有模拟器，如Elastica，在计算效率方面存在瓶颈，限制了其在复杂控制和优化任务中的应用。
核心思路：Py-DiSMech的核心思路是利用离散微分几何(DDG)的原理，直接在离散网格上定义和计算几何量（如曲率和应变），避免了传统有限元方法中复杂的连续体积分计算。这种离散化的方法能够以更低的计算成本，精确地捕捉软机器人的非线性变形行为。
技术框架：Py-DiSMech的整体框架包括以下几个主要模块：(1) 基于NumPy的矢量化计算核心，用于高效计算几何量和弹性力；(2) 基于惩罚能量的隐式接触模型，用于处理杆-杆、杆-壳和壳-壳之间的复杂接触交互；(3) 基于自然应变的反馈控制模块，包含比例-积分(PI)控制器，用于形状调节和轨迹跟踪；(4) 模块化和面向对象的设计，允许用户自定义弹性能量、驱动方案，并方便与机器学习库集成。
关键创新：Py-DiSMech的关键创新在于其基于离散微分几何的建模方法和完全矢量化的NumPy实现。与传统的基于连续体的有限元方法相比，DDG方法能够更高效地处理大形变问题。矢量化的NumPy实现充分利用了现代CPU的并行计算能力，实现了数量级的加速。
关键设计：Py-DiSMech的关键设计包括：(1) 使用自然应变作为控制器的输入，能够更直接地反映软机器人的形变状态；(2) 基于惩罚能量的接触模型，通过引入惩罚项来模拟接触力，避免了复杂的接触检测算法；(3) 模块化的软件架构，允许用户灵活地定制仿真环境，并方便与其他工具集成。
📊 实验亮点
实验结果表明，Py-DiSMech在计算效率方面显著优于最先进的模拟器Elastica。具体而言，Py-DiSMech实现了数量级的加速，这意味着在相同的时间内，Py-DiSMech能够模拟更复杂的软机器人系统，或者进行更多的控制和优化迭代。同时，Py-DiSMech保持了较高的物理精度，能够准确地捕捉软机器人的非线性变形行为。
🎯 应用场景
Py-DiSMech可应用于软机器人的设计、控制和优化。它能够加速软机器人的原型设计过程，验证控制算法的有效性，并为sim-to-real迁移提供支持。该框架还可用于研究新型软体结构和驱动方式，推动软机器人技术的发展，潜在应用包括医疗机器人、搜救机器人和人机交互等。
📄 摘要（原文）
High-fidelity simulation has become essential to the design and control of soft robots, where large geometric deformations and complex contact interactions challenge conventional modeling tools. Recent advances in the field demand simulation frameworks that combine physical accuracy, computational scalability, and seamless integration with modern control and optimization pipelines. In this work, we present Py-DiSMech, a Python-based, open-source simulation framework for modeling and control of soft robotic structures grounded in the principles of Discrete Differential Geometry (DDG). By discretizing geometric quantities such as curvature and strain directly on meshes, Py-DiSMech captures the nonlinear deformation of rods, shells, and hybrid structures with high fidelity and reduced computational cost. The framework introduces (i) a fully vectorized NumPy implementation achieving order-of-magnitude speed-ups over existing geometry-based simulators; (ii) a penalty-energy-based fully implicit contact model that supports rod-rod, rod-shell, and shell-shell interactions; (iii) a natural-strain-based feedback-control module featuring a proportional-integral (PI) controller for shape regulation and trajectory tracking; and (iv) a modular, object-oriented software design enabling user-defined elastic energies, actuation schemes, and integration with machine-learning libraries. Benchmark comparisons demonstrate that Py-DiSMech substantially outperforms the state-of-the-art simulator Elastica in computational efficiency while maintaining physical accuracy. Together, these features establish Py-DiSMech as a scalable, extensible platform for simulation-driven design, control validation, and sim-to-real research in soft robotics.