基於可微分物理的彈塑性材料機器人操控系統辨識

核心概念

本文提出了一種基於可微分物理的系統辨識（DPSI）框架，使機器人能夠通過簡單的操控動作和不完整的 3D 點雲數據，推斷出彈塑性材料和環境的物理參數，從而實現對模擬的校準，使其與現實世界保持一致。

摘要

基於可微分物理的彈塑性材料機器人操控系統辨識

研究背景
機器人對麵團等食品和粘土等建築材料等體積彈塑性可變形材料的操控仍處於起步階段，這主要是由於在高維空間中建模和感知的難度。模擬此類材料的動力學計算成本高昂。它往往會受到材料和環境物理參數估計不準確的影響，從而阻礙了高精度操控。從光學相機捕獲的原始點雲估計這些參數會進一步受到嚴重遮擋的影響。
研究方法
為了應對這一挑戰，這項工作引入了一種新穎的基於可微分物理的系統辨識（DPSI）框架，該框架使機器人手臂能夠使用簡單的操控動作和不完整的 3D 點雲來推斷彈塑性材料和環境的物理參數，從而使模擬與現實世界保持一致。
研究結果
大量實驗表明，只需一次真實世界的交互，估計的參數（楊氏模量、泊松比、屈服應力和摩擦係數）就可以準確地模擬由看不見的和長期操控動作引起的視覺上和物理上逼真的變形行為。此外，與深度神經網絡等黑盒方法相比，DPSI 框架本身為參數提供了物理上直觀的解釋。

可微分動力學建模

採用材料點法（MPM）模擬可變形物體操控動力學。
使用固定共旋模型作為能量函數來描述材料的應力-應變關係。
採用馮·米塞斯模型計算返回映射，該映射採用關聯塑性流動假設。
使用預先計算的符號距離場（SDF）進行碰撞檢測。
採用動態摩擦和粘性衝量來確定粒子和網格節點在碰撞後的速度。
使用 DiffTaiChi 構建模擬器，以允許自動計算物理參數的梯度。
真實到模擬的物體重建

使用配備 Zivid One+ 中型相機的 Kuka IIWA LBR 14 工業機器人臂和三個末端執行器之一（矩形長方體、圓柱滾輪和子彈形物體）來收集具有不同接觸幾何形狀的交互體驗。
使用多視角點雲捕獲和融合過程來獲得可變形物體的真實世界觀察結果。
設計一個管道，從給定的融合點雲重建物體粒子系統。
真實到模擬的軌跡重建

設計了兩種接觸複雜度級別的實驗，創建了兩種戳刺運動和兩種戳刺-移位運動，用於優化和分佈內驗證，以及三種更長的運動，用於分佈外驗證。
使用 ROS 和 MoveIt! 規劃器規劃真實世界的運動軌跡。
通過將行進距離除以運動規劃器提供的實際持續時間，以恆定速度重建模擬對應物，然後以恆定的時間步長對線段進行離散化。
損失函數

使用四個損失函數來計算模擬物體狀態與真實物體狀態之間的差異：點雲和粒子 Chamfer 距離（PCD CD、PRT CD）、點雲和粒子推土機距離（PCD EMD、PRT EMD）。
計算融合點雲和模擬粒子的高度圖，並採用它們的總像素差作為額外的距離度量。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Differentiable Physics-based System Identification for Robotic Manipulation of Elastoplastic Materials

by Xintong Yang... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00554.pdf

深入探究

如何將 DPSI 框架擴展到更複雜的操控任務，例如涉及多個物體或工具的任務？

將 DPSI 框架擴展到更複雜的操作任務，例如涉及多個物體或工具的任務，會帶來一些挑戰，但也提供了一些潛在的解決方案：
挑戰：

更高的維度： 多個物體或工具意味著更多的自由度和物理參數需要估計，這會增加優化問題的複雜性和計算成本。
更複雜的交互： 物體之間、物體與工具之間的交互會更加複雜，難以建模和模擬，例如接觸、碰撞和摩擦。
遮擋問題： 多個物體的存在會加劇視覺感知中的遮擋問題，使得點雲數據更加不完整。
解決方案：

分層建模： 可以採用分層建模的方法，將複雜的交互分解成更簡單的子問題。例如，可以先識別單個物體的物理參數，然後再建模物體之間的交互。
更先進的物理引擎： 可以使用更先進的物理引擎，例如支持多體接觸和複雜材料特性的引擎，來提高模擬的準確性和效率。
多模態感知： 可以結合多種傳感器數據，例如視覺、觸覺和力感測器，來克服遮擋問題，並提供更豐富的環境信息。
機器學習方法： 可以利用機器學習方法，例如深度學習，來學習複雜的交互模型，並提高參數估計的效率和準確性。
總之，將 DPSI 框架擴展到更複雜的操作任務需要克服一些挑戰，但也存在一些潛在的解決方案。通過結合更先進的建模、模擬、感知和機器學習技術，DPSI 框架有望應用於更廣泛的機器人操作任務。

如果所採用的物理模型不能準確地描述真實世界的材料特性，DPSI 框架的性能會如何受到影響？

如果所採用的物理模型不能準確地描述真實世界的材料特性，DPSI 框架的性能會受到顯著影響，主要體現在以下幾個方面：

參數估計不準確： DPSI 框架的核心是通過最小化模擬和真實世界觀察結果之間的差異來估計物理參數。如果物理模型本身存在偏差，那麼即使優化過程找到了一個最佳解，這些參數也不能準確反映真實材料的特性。
模擬結果失真： 不準確的物理模型会导致模擬結果與真實世界的材料行為產生偏差。例如，模擬的變形程度、力的傳遞、以及與其他物體的接觸方式都可能與真實情況不符。
泛化能力下降： 即使在特定任務和環境下，DPSI 框架能够通過不準確的模型學習到一些合理的參數，但這種模型的泛化能力會很差。當面對新的操作任務、新的材料形狀或新的環境條件時，模擬結果的準確性會大幅下降。
為了減輕物理模型不準確帶來的影響，可以考慮以下幾種方法：

採用更精確的物理模型： 針對特定的材料特性，選擇更精確的本構模型、接觸模型和摩擦模型。例如，對於非線性彈性材料，可以考慮使用 Neo-Hookean 模型或 Ogden 模型。
引入數據驅動的修正： 可以使用機器學習方法，例如高斯過程或神經網絡，來學習物理模型的修正項，以彌補模型偏差。
結合真實世界數據進行驗證和調整： 在優化過程中，不僅要依賴模擬數據，還要定期使用真實世界數據進行驗證和調整，以確保參數估計的準確性和模擬結果的可靠性。
總之，選擇合适的物理模型對於 DPSI 框架的性能至關重要。在實際應用中，需要根據具體的材料特性和任務需求，選擇或構建能够準確描述真實世界物理現象的模型，並結合數據驅動的方法不斷優化模型，以提高機器人操作的精度和可靠性。

DPSI 框架的成功是否意味著機器人可以像人類一樣，通過與環境的物理交互來學習和理解物理世界？

DPSI 框架的成功展現了機器人通過與環境的物理交互來學習和理解物理世界的潛力，但與人類的學習和理解方式相比，仍存在顯著差異。
DPSI 框架的優勢：

高效性： DPSI 框架可以利用可微分物理模擬快速、高效地學習和調整物理參數，而不需要像人類一樣進行大量的試錯學習。
數據驅動： DPSI 框架可以利用真實世界的感測器數據來指導學習過程，並不斷優化模型，使其更符合真實物理規律。
可解釋性： DPSI 框架所學習的物理參數具有明確的物理意義，可以幫助我們更好地理解材料特性和交互過程。
與人類學習的差異：

模型的先驗知識： DPSI 框架依赖于预先定义的物理模型，而人類則可以根據經驗和觀察，更靈活地構建和調整對物理世界的理解。
感知和推理能力： 人類擁有更豐富的感知和推理能力，可以從多種感官信息中提取關鍵特徵，並進行抽象、概括和推理，而 DPSI 框架目前還只能處理有限的感測器數據和物理模型。
常識和直覺： 人類在與物理世界交互的過程中，會積累大量的常識和直覺，這些知識很難被編碼到 DPSI 框架中。
結論：
DPSI 框架的成功是機器人學習和理解物理世界的重要一步，但與人類的學習方式相比，仍存在明顯差距。未來，可以通過以下方向繼續探索，讓機器人更像人類一樣學習和理解物理世界：

發展更靈活、自適應的物理模型： 例如，利用深度學習方法構建可以根據數據自動調整結構和參數的物理模型。
融合多模態感知信息： 例如，結合視覺、觸覺、聽覺等多種感測器數據，構建更全面的環境感知模型。
引入常識推理和直覺學習： 例如，利用知識圖譜和符號推理方法，讓機器人能够理解和利用常識知識。
總之，DPSI 框架為機器人學習和理解物理世界提供了一種有效途徑，但要真正達到人類水平，還需要在模型、感知和推理等方面取得更大的突破。