PhysORD: A Neuro-Symbolic Approach for Physics-infused Motion Prediction in Off-road Driving

📄 arXiv: 2404.01596v3 📥 PDF

作者: Zhipeng Zhao, Bowen Li, Yi Du, Taimeng Fu, Chen Wang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-04-02 (更新: 2024-10-22)

💡 一句话要点

提出PhysORD以解决越野驾驶中的运动预测问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 运动预测 越野驾驶 神经符号方法 物理建模 数据效率 泛化能力 自主驾驶

📋 核心要点

  1. 现有的运动预测方法在越野驾驶中面临复杂的地形与车辆交互问题，导致准确性不足。
  2. PhysORD通过将物理法则嵌入神经网络，结合数据驱动和物理建模的优点，提升运动预测的泛化能力。
  3. 实验结果显示，PhysORD在参数使用上更为高效，准确率较传统数据驱动方法提高了46.7%。

📝 摘要（中文）

运动预测对于自主越野驾驶至关重要，但由于车辆与地形之间复杂的相互作用，其挑战远大于公路驾驶。传统的基于物理的方法在准确建模动态系统和外部干扰方面存在困难，而数据驱动的神经网络则需要大量数据集，并且难以明确捕捉基本物理法则，容易导致泛化能力差。为了解决这一问题，本文提出了PhysORD，一种将守恒定律（即欧拉-拉格朗日方程）嵌入数据驱动神经模型中的神经符号方法。实验表明，PhysORD能够准确预测车辆运动，并通过建模不确定性来容忍外部干扰。与数据驱动方法相比，所学动态模型在仅使用3.1%的参数的情况下，准确率提高了46.7%，展示了该神经符号方法的数据效率和优越的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决越野驾驶中的运动预测问题，现有方法在动态系统建模和外部干扰处理上存在显著不足。

核心思路：PhysORD通过将物理守恒定律（欧拉-拉格朗日方程）嵌入神经网络模型，旨在提升模型的泛化能力和数据效率。

技术框架：该方法的整体架构包括数据输入模块、物理法则嵌入模块和运动预测模块，形成一个完整的预测流程。

关键创新：PhysORD的主要创新在于将物理法则与数据驱动方法结合，克服了传统方法在复杂环境下的局限性，显著提高了模型的准确性和泛化能力。

关键设计：在模型设计中，使用了较少的参数（仅3.1%）来实现高准确率，采用了特定的损失函数以优化物理约束的嵌入效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PhysORD在运动预测任务中表现出色，准确率提高了46.7%，且仅使用了3.1%的参数，相较于传统数据驱动方法展现出更高的数据效率和优越的泛化能力。这一成果为越野驾驶的智能化提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

PhysORD的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在自主驾驶、机器人导航和智能交通系统等领域。通过提高越野驾驶的运动预测能力，该方法能够增强车辆在复杂环境中的安全性和可靠性，推动智能交通技术的发展。未来，PhysORD还可能应用于其他需要物理建模的动态系统中，提升其智能化水平。

📄 摘要（原文）

Motion prediction is critical for autonomous off-road driving, however, it presents significantly more challenges than on-road driving because of the complex interaction between the vehicle and the terrain. Traditional physics-based approaches encounter difficulties in accurately modeling dynamic systems and external disturbance. In contrast, data-driven neural networks require extensive datasets and struggle with explicitly capturing the fundamental physical laws, which can easily lead to poor generalization. By merging the advantages of both methods, neuro-symbolic approaches present a promising direction. These methods embed physical laws into neural models, potentially significantly improving generalization capabilities. However, no prior works were evaluated in real-world settings for off-road driving. To bridge this gap, we present PhysORD, a neural-symbolic approach integrating the conservation law, i.e., the Euler-Lagrange equation, into data-driven neural models for motion prediction in off-road driving. Our experiments showed that PhysORD can accurately predict vehicle motion and tolerate external disturbance by modeling uncertainties. The learned dynamics model achieves 46.7% higher accuracy using only 3.1% of the parameters compared to data-driven methods, demonstrating the data efficiency and superior generalization ability of our neural-symbolic method.