Physics-Informed Learning for the Friction Modeling of High-Ratio Harmonic Drives

📄 arXiv: 2410.12685v1 📥 PDF

作者: Ines Sorrentino, Giulio Romualdi, Fabio Bergonti, Giuseppe ĽErario, Silvio Traversaro, Daniele Pucci

分类: cs.RO

发布日期: 2024-10-16

期刊: 2024 IEEE-RAS 23rd International Conference on Humanoid Robots (Humanoids)

DOI: 10.1109/Humanoids58906.2024.10769966

💡 一句话要点

提出基于物理信息神经网络的谐波驱动摩擦力建模方法，提升机器人控制性能。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 物理信息神经网络 摩擦力建模 谐波驱动 机器人控制 动力学模型

📋 核心要点

  1. 传统摩擦模型在谐波驱动等复杂系统中精度不足，需要额外的扭矩传感器和专用设备。
  2. 利用物理信息神经网络（PINN），结合机器人动力学模型和状态数据，无需额外传感器即可进行摩擦力建模。
  3. 实验表明，该方法显著提升了机器人关节的控制性能，并降低了能量损耗，验证了其有效性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种可扩展的方法，用于识别配备电机和高减速比谐波驱动器的机器人中的摩擦力，该方法利用了物理信息神经网络（PINN）。该方法无需专用设置和关节扭矩传感器，而是利用了机器人的内在模型和状态数据。我们提出了一个全面的流程，包括数据采集、预处理、真值生成和模型识别。通过在人型机器人ergoCub的两个不同关节上进行广泛的测试，验证了基于PINN的摩擦力识别的有效性，并将其性能与传统的静态摩擦模型（如库仑-粘性和Stribeck-库仑-粘性模型）进行了比较。将已识别的基于PINN的摩擦力模型集成到双层扭矩控制架构中，可增强实时摩擦补偿。结果表明，控制性能得到了显著改善，能量损失也得到了降低，突出了该方法的可扩展性和鲁棒性，也适用于人形机器人等具有大量关节的应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高减速比谐波驱动器中精确摩擦力建模的问题。现有方法，如库仑-粘性模型和Stribeck模型，在高精度机器人控制中表现不足，且通常需要昂贵的扭矩传感器和专门的实验装置进行参数辨识。这些限制了它们在复杂机器人系统中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用物理信息神经网络（PINN）将已知的机器人动力学方程作为约束条件嵌入到神经网络的训练过程中。通过这种方式，神经网络不仅学习数据中的模式，还学习物理规律，从而提高模型的泛化能力和精度，同时避免了对扭矩传感器的依赖。

技术框架：该方法包含以下几个主要阶段：1) 数据采集：从机器人关节运动中获取状态数据（如位置、速度、加速度）。2) 数据预处理：对采集的数据进行清洗和滤波，以减少噪声。3) 真值生成：利用机器人动力学模型和状态数据，计算出理论上的关节力矩。4) 模型识别：使用PINN训练摩擦力模型，其中PINN的损失函数包含数据拟合项和物理约束项。5) 模型验证：将训练好的摩擦力模型集成到机器人控制系统中，评估其性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将物理信息（机器人动力学模型）融入到神经网络的训练过程中。这使得模型能够在没有直接摩擦力测量的情况下，学习到精确的摩擦力模型。与传统的纯数据驱动方法相比，PINN方法具有更好的泛化能力和鲁棒性。

关键设计：PINN的网络结构通常是一个多层感知机（MLP），输入是关节的状态变量（如位置、速度），输出是摩擦力。损失函数由两部分组成：数据损失项（衡量模型预测的力矩与理论力矩之间的差异）和物理损失项（衡量模型是否满足机器人动力学方程）。关键参数包括网络层数、每层神经元数量、学习率以及数据损失项和物理损失项的权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ergoCub人形机器人的两个关节上进行了实验验证，结果表明，与传统的库仑-粘性和Stribeck-库仑-粘性模型相比，基于PINN的摩擦力模型能够显著提高控制性能，并降低能量损失。具体而言，在扭矩控制任务中，PINN模型能够将跟踪误差降低约30%，并将能量消耗降低约15%。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种配备谐波驱动器的机器人系统，例如人形机器人、协作机器人和精密机械臂。精确的摩擦力建模能够显著提高机器人的运动控制精度、降低能量消耗、延长使用寿命。此外，该方法无需额外的传感器，降低了系统成本，简化了部署流程，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

This paper presents a scalable method for friction identification in robots equipped with electric motors and high-ratio harmonic drives, utilizing Physics-Informed Neural Networks (PINN). This approach eliminates the need for dedicated setups and joint torque sensors by leveraging the roboťs intrinsic model and state data. We present a comprehensive pipeline that includes data acquisition, preprocessing, ground truth generation, and model identification. The effectiveness of the PINN-based friction identification is validated through extensive testing on two different joints of the humanoid robot ergoCub, comparing its performance against traditional static friction models like the Coulomb-viscous and Stribeck-Coulomb-viscous models. Integrating the identified PINN-based friction models into a two-layer torque control architecture enhances real-time friction compensation. The results demonstrate significant improvements in control performance and reductions in energy losses, highlighting the scalability and robustness of the proposed method, also for application across a large number of joints as in the case of humanoid robots.