MI-HGNN: Morphology-Informed Heterogeneous Graph Neural Network for Legged Robot Contact Perception

📄 arXiv: 2409.11146v3 📥 PDF

作者: Daniel Butterfield, Sandilya Sai Garimella, Nai-Jen Cheng, Lu Gan

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-17 (更新: 2025-04-03)

备注: 6 pages, 5 figures; This work has been accepted to ICRA 2025 and will soon be published

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MI-HGNN，利用形态学信息异构图神经网络提升腿足机器人接触感知能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 腿足机器人 接触感知 异构图神经网络 形态学信息 机器人学习

📋 核心要点

  1. 现有接触感知方法难以有效利用机器人形态信息，限制了泛化性和效率。
  2. MI-HGNN利用机器人形态结构构建异构图神经网络，将形态信息作为约束融入学习过程。
  3. 实验表明，MI-HGNN在接触感知任务上显著提升了性能，同时提高了模型和样本效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种形态学信息异构图神经网络（MI-HGNN），用于基于学习的接触感知。MI-HGNN的架构和连接性由机器人形态构成，其中节点和边分别是机器人的关节和连杆。通过将形态学信息约束融入神经网络，我们利用基于模型的知识改进了基于学习的方法。我们将提出的MI-HGNN应用于两个接触感知问题，并使用两种四足机器人收集的真实世界和模拟数据进行了广泛的实验。实验表明，我们的方法在有效性、泛化能力、模型效率和样本效率方面都优于现有方法。我们的MI-HGNN仅使用现有模型0.21%的参数，就将其性能提高了8.4%，该模型利用了机器人形态对称性。虽然MI-HGNN在这项工作中应用于腿足机器人的接触感知问题，但它可以无缝地应用于其他类型的多体动力学系统，并有可能改进其他机器人学习框架。我们的代码已在https://github.com/lunarlab-gatech/Morphology-Informed-HGNN上公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决腿足机器人的接触感知问题。现有方法通常忽略或未能充分利用机器人的形态结构信息，导致模型泛化能力不足，需要大量训练数据，且模型效率较低。这些方法难以适应复杂地形和不同机器人构型。

核心思路：论文的核心思路是将机器人的形态结构信息融入到神经网络的设计中。具体来说，将机器人关节和连杆分别建模为图神经网络的节点和边，从而构建一个形态学信息驱动的异构图神经网络。这种设计能够显式地利用机器人固有的结构信息，提高模型的泛化能力和样本效率。

技术框架：MI-HGNN的整体架构包括以下几个关键部分：1) 形态学图构建：根据机器人形态参数，构建异构图，节点代表关节，边代表连杆。2) 特征提取：从传感器数据（例如力/力矩传感器、视觉信息等）中提取节点和边的初始特征。3) 图神经网络：使用图神经网络对节点和边的特征进行聚合和更新，从而学习节点和边之间的关系。4) 接触预测：基于更新后的节点特征，预测机器人与环境的接触状态。

关键创新：MI-HGNN的关键创新在于其形态学信息驱动的异构图神经网络结构。与传统的神经网络相比，MI-HGNN显式地利用了机器人的形态结构信息，从而提高了模型的泛化能力和样本效率。此外，异构图的设计允许模型同时处理关节和连杆的信息，从而更全面地理解机器人的状态。

关键设计：在MI-HGNN的设计中，几个关键的技术细节包括：1) 图的构建：如何根据机器人形态参数构建合适的图结构，例如边的权重如何设置。2) 特征选择：如何选择合适的传感器数据作为节点和边的初始特征。3) 图神经网络的选择：选择合适的图神经网络模型，例如图卷积网络（GCN）或图注意力网络（GAT）。4) 损失函数的设计：设计合适的损失函数来训练模型，例如交叉熵损失或均方误差损失。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，MI-HGNN在接触感知任务上显著优于现有方法。具体来说，MI-HGNN在性能上比一个利用机器人形态对称性的最先进模型提高了8.4%，而参数量仅为其0.21%。此外，MI-HGNN在真实世界和模拟数据上都表现出良好的泛化能力，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

MI-HGNN在腿足机器人控制、导航和操作等领域具有广泛的应用前景。它可以提高机器人在复杂地形下的运动能力和稳定性，例如在搜索救援、灾后重建等场景中。此外，该方法还可以应用于其他多体动力学系统，例如人形机器人、机械臂等，从而提高其感知和控制能力，促进机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

We present a Morphology-Informed Heterogeneous Graph Neural Network (MI-HGNN) for learning-based contact perception. The architecture and connectivity of the MI-HGNN are constructed from the robot morphology, in which nodes and edges are robot joints and links, respectively. By incorporating the morphology-informed constraints into a neural network, we improve a learning-based approach using model-based knowledge. We apply the proposed MI-HGNN to two contact perception problems, and conduct extensive experiments using both real-world and simulated data collected using two quadruped robots. Our experiments demonstrate the superiority of our method in terms of effectiveness, generalization ability, model efficiency, and sample efficiency. Our MI-HGNN improved the performance of a state-of-the-art model that leverages robot morphological symmetry by 8.4% with only 0.21% of its parameters. Although MI-HGNN is applied to contact perception problems for legged robots in this work, it can be seamlessly applied to other types of multi-body dynamical systems and has the potential to improve other robot learning frameworks. Our code is made publicly available at https://github.com/lunarlab-gatech/Morphology-Informed-HGNN.