AnyCar to Anywhere: Learning Universal Dynamics Model for Agile and Adaptive Mobility

📄 arXiv: 2409.15783v1 📥 PDF

作者: Wenli Xiao, Haoru Xue, Tony Tao, Dvij Kalaria, John M. Dolan, Guanya Shi

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-24

备注: Paper website: https://lecar-lab.github.io/anycar/. The first two authors have equal contribution. Under review at ICRA 2025

💡 一句话要点

AnyCar：学习通用动力学模型，实现轮式机器人敏捷自适应移动

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 通用动力学模型 轮式机器人 敏捷控制 Transformer 多模拟器 强化学习 模型预测控制

📋 核心要点

  1. 现有机器人学习方法在控制多种机器人方面表现出色，但在敏捷控制方面仍依赖于需要大量参数调整的专家模型。
  2. AnyCar通过构建基于Transformer的通用动力学模型，并结合多模拟器和物理引擎进行训练，实现了对不同轮式机器人的敏捷控制。
  3. 实验结果表明，AnyCar在真实环境中表现出强大的泛化能力，并且在敏捷控制方面优于专家模型，性能提升高达54%。

📝 摘要（中文）

本文提出AnyCar，一种基于Transformer的通用动力学模型，旨在实现各种轮式机器人的敏捷控制。为收集训练数据，研究统一了多个模拟器，并利用不同的物理引擎来模拟具有不同尺寸、比例和物理属性的车辆在各种地形上的运动。通过稳健的训练和真实世界的微调，该模型能够精确地适应不同的车辆，即使在复杂环境中和存在较大的状态估计误差的情况下。在真实世界的实验中，AnyCar展示了在各种车辆和环境中的小样本和零样本泛化能力。结合基于采样的MPC，AnyCar的性能优于专家模型高达54%。这项研究代表了构建用于敏捷轮式机器人控制的基础模型的关键一步。研究团队还将开源该框架以支持进一步的研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制方法，尤其是针对敏捷运动的控制，通常依赖于针对特定机器人和环境的专家模型。这些模型需要大量的参数调整和优化，泛化能力有限，难以适应新的机器人或环境。因此，如何构建一个通用的动力学模型，能够适应各种轮式机器人并在不同环境中实现敏捷控制，是一个重要的挑战。

核心思路：AnyCar的核心思路是学习一个通用的动力学模型，该模型能够捕捉不同轮式机器人的运动特性，并能够适应不同的环境。通过在多个模拟器和物理引擎中进行训练，模型可以学习到更鲁棒的动力学表示，从而提高泛化能力。此外，利用Transformer架构，模型可以有效地捕捉时间序列数据中的依赖关系，从而实现更精确的预测。

技术框架：AnyCar的整体框架包括数据收集、模型训练和控制三个主要阶段。首先，利用多个模拟器和物理引擎生成大量的训练数据，涵盖各种轮式机器人和环境。然后，使用Transformer架构构建动力学模型，并利用收集到的数据进行训练。最后，将训练好的模型与基于采样的MPC控制器相结合，实现对轮式机器人的敏捷控制。

关键创新：AnyCar的关键创新在于构建了一个通用的动力学模型，该模型能够适应各种轮式机器人和环境。与传统的专家模型相比，AnyCar具有更强的泛化能力和适应性。此外，AnyCar利用Transformer架构捕捉时间序列数据中的依赖关系，从而实现更精确的预测。

关键设计：AnyCar的关键设计包括以下几个方面：1) 使用多个模拟器和物理引擎生成训练数据，以提高模型的鲁棒性；2) 使用Transformer架构构建动力学模型，以捕捉时间序列数据中的依赖关系；3) 将模型与基于采样的MPC控制器相结合，实现敏捷控制；4) 通过真实世界的微调，进一步提高模型的性能。

📊 实验亮点

AnyCar在真实世界的实验中表现出色，展示了强大的泛化能力。在小样本和零样本的情况下，AnyCar能够适应各种车辆和环境。与专家模型相比，AnyCar的性能提升高达54%，证明了其在敏捷控制方面的优势。

🎯 应用场景

AnyCar具有广泛的应用前景，例如自动驾驶、物流运输、机器人竞赛等。该模型可以用于控制各种轮式机器人，使其能够在不同的环境中实现敏捷运动。此外，AnyCar还可以用于机器人仿真和设计，帮助工程师快速评估不同机器人的性能，并优化其设计。

📄 摘要（原文）

Recent works in the robot learning community have successfully introduced generalist models capable of controlling various robot embodiments across a wide range of tasks, such as navigation and locomotion. However, achieving agile control, which pushes the limits of robotic performance, still relies on specialist models that require extensive parameter tuning. To leverage generalist-model adaptability and flexibility while achieving specialist-level agility, we propose AnyCar, a transformer-based generalist dynamics model designed for agile control of various wheeled robots. To collect training data, we unify multiple simulators and leverage different physics backends to simulate vehicles with diverse sizes, scales, and physical properties across various terrains. With robust training and real-world fine-tuning, our model enables precise adaptation to different vehicles, even in the wild and under large state estimation errors. In real-world experiments, AnyCar shows both few-shot and zero-shot generalization across a wide range of vehicles and environments, where our model, combined with a sampling-based MPC, outperforms specialist models by up to 54%. These results represent a key step toward building a foundation model for agile wheeled robot control. We will also open-source our framework to support further research.