PH-Dreamer: A Physics-Driven World Model via Port-Hamiltonian Generative Dynamics
作者: Xueyu Luan, Chenwei Shi
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.RO
发布日期: 2026-05-18
备注: 12 pages, 3 figures
💡 一句话要点
提出基于Port-Hamiltonian生成动态的物理驱动世界模型PH-Dreamer，提升控制任务性能。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 世界模型 Port-Hamiltonian系统 物理驱动 能量守恒 强化学习 视觉控制 机器人
📋 核心要点
- 现有世界模型缺乏物理结构，导致违反物理定律的动态，限制了其在物理交互环境中的应用。
- PH-Dreamer通过Port-Hamiltonian框架，将物理先验嵌入到世界模型中，实现能量守恒和耗散。
- 实验表明，PH-Dreamer在视觉控制任务中取得了更好的性能，并提高了内部模拟器的保真度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种统一的Port-Hamiltonian框架，用于构建物理结构化的世界模型，以解决现有基于循环状态空间架构的世界模型缺乏物理结构，产生违反守恒和耗散原理的动态的问题。该框架通过三个协同机制实现：首先，通过将投影潜在演化建模为受流量和耗散控制的能量路由，将隐式物理先验嵌入到循环转换中，使投影的PH相空间偏向更紧凑和物理结构化的表示。其次，开发了一种运动学感知的能量世界模型，该模型从本体感受观测中估计哈密顿量和功率平衡，为热力学推理提供显式的物理信号。第三，利用这些能量梯度，建立了一个能量引导的Actor-Critic，使用拉格朗日乘数来规范策略优化，使其朝着更低的能量和更平滑的控制方向发展。在视觉控制基准测试中，该范例不仅获得了卓越的渐近回报，而且通过在想象和真实奖励之间建立更紧密、更低方差的对齐，提高了内部模拟器的保真度，同时将潜在相空间体积减少了4.18-8.41%，能量消耗降低了高达7.80%，平均平方加加速度降低了高达9.38%。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于循环状态空间架构的世界模型，虽然能够进行有效的潜在想象，但缺乏物理结构，产生的动态可能违反能量守恒和耗散等物理定律。这限制了它们在需要精确物理建模的控制任务中的应用，例如机器人操作和复杂环境交互。现有方法难以在学习过程中有效地融入物理先验知识，导致模型泛化能力不足。
核心思路：本文的核心思路是将Port-Hamiltonian (PH) 框架引入世界模型，利用PH系统的能量守恒和耗散特性来约束模型的学习过程。通过将潜在状态的演化建模为受控的能量流动和耗散过程，模型能够学习到更符合物理规律的动态，从而提高其预测精度和泛化能力。这种方法的核心在于将物理先验知识以结构化的方式嵌入到模型中，而不是仅仅依赖于数据驱动的学习。
技术框架：PH-Dreamer的整体架构包含三个主要模块：1) 基于Port-Hamiltonian的循环转换模块，用于学习潜在状态的动态演化；2) 运动学感知的能量世界模型，用于估计哈密顿量和功率平衡；3) 能量引导的Actor-Critic，用于策略优化。该框架首先利用循环转换模块学习潜在状态的动态，然后利用能量世界模型估计系统的能量状态，最后利用能量梯度引导Actor-Critic进行策略优化，从而实现高效的控制。
关键创新：最重要的技术创新点在于将Port-Hamiltonian框架与世界模型相结合，从而在学习过程中显式地考虑了物理约束。与现有方法相比，PH-Dreamer能够学习到更符合物理规律的动态，并提高模型的泛化能力。此外，能量引导的Actor-Critic利用拉格朗日乘数来规范策略优化，使其朝着更低的能量和更平滑的控制方向发展，从而进一步提高了控制性能。
关键设计：在基于Port-Hamiltonian的循环转换模块中，作者将潜在状态的演化建模为受控的能量流动和耗散过程，并使用神经网络来参数化哈密顿量、耗散矩阵和互连矩阵。在运动学感知的能量世界模型中，作者使用神经网络从本体感受观测中估计哈密顿量和功率平衡。在能量引导的Actor-Critic中，作者使用拉格朗日乘数来规范策略优化，并调整拉格朗日乘子的值以平衡控制性能和能量消耗。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PH-Dreamer在视觉控制基准测试中取得了显著的性能提升。具体来说，PH-Dreamer不仅获得了卓越的渐近回报，而且通过在想象和真实奖励之间建立更紧密、更低方差的对齐，提高了内部模拟器的保真度。同时，PH-Dreamer还将潜在相空间体积减少了4.18-8.41%，能量消耗降低了高达7.80%，平均平方加加速度降低了高达9.38%。
🎯 应用场景
PH-Dreamer具有广泛的应用前景，包括机器人控制、自动驾驶、虚拟现实和游戏开发等领域。通过构建更精确和物理合理的虚拟环境，可以提高控制算法的训练效率和泛化能力，从而实现更智能和可靠的自主系统。此外，该方法还可以用于设计更节能和环保的控制策略。
📄 摘要（原文）
World models built on recurrent state space architectures enable efficient latent imagination, yet remain physically unstructured, producing dynamics that violate conservation and dissipative principles. We introduce a unified Port-Hamiltonian framework that remedies this through three synergistic mechanisms. First, we embed implicit physical priors into recurrent transitions by modeling projected latent evolution as action controlled energy routing governed by flow and dissipation, biasing the projected PH phase space toward a more compact and physically structured representation. Second, we develop a kinematics aware energy world model that estimates the Hamiltonian and power balance from proprioceptive observations, providing an explicit physical signal for thermodynamic reasoning. Third, leveraging these energy gradients, we establish an energy guided Actor-Critic that uses Lagrangian multipliers to regularize policy optimization toward lower energy and smoother control. Across visual control benchmarks, this paradigm not only attains superior asymptotic returns but also elevates internal simulator fidelity by establishing a tighter, lower variance alignment between imagined and real rewards, all while reducing latent phase space volume by 4.18-8.41%, energy consumption by up to 7.80%, and mean squared jerk by up to 9.38%.