Physics-Grounded Differentiable Simulation for Soft Growing Robots
作者: Lucas Chen, Yitian Gao, Sicheng Wang, Francesco Fuentes, Laura H. Blumenschein, Zachary Kingston
分类: cs.RO
发布日期: 2025-01-29
备注: 8 pages, 7 figures. IEEE-RAS International Conference on Soft Robotics (RoboSoft) 2025
💡 一句话要点
提出基于物理的可微模拟器，用于软体生长机器人的优化与控制
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 软体机器人 生长机器人 可微模拟 物理建模 有限元方法
📋 核心要点
- 软体生长机器人建模困难，现有模拟器难以兼顾精度和效率，限制了其自主控制和优化设计。
- 论文提出一种可微模拟器，利用梯度优化方法，将模拟器融入优化循环，从而解决上述问题。
- 该模拟器集成了基于物理的非线性刚度模型，并通过实验验证了其在sim-to-real迁移中的有效性。
📝 摘要（中文）
软体生长机器人（例如藤蔓机器人）是一种有前景的软体机器人，它允许在狭窄环境中导航和生长。然而，由于充气结构和不可伸展材料之间复杂的相互作用，这些机器人仍然难以建模和控制，这给自主操作和设计优化带来了障碍。虽然已经存在一些模拟器，在高层次行为匹配方面取得了定性和定量的成功，但它们通常无法使用简化的参数模型捕获真实的藤蔓机器人形状，并且难以进行规划和参数优化所需的高通量模拟。我们提出了一种用于这些系统的可微模拟器，从而能够使用梯度优化方法将模拟器“置于循环中”，以解决上述问题。通过这种方法实现更复杂的参数拟合，我们基于局部材料起皱的第一性原理方法，实验验证并集成了一种用于薄壁充气管的闭式非线性刚度模型。我们的模拟器还利用了现有可微计算框架的数据并行操作，从而可以同时进行多次模拟。我们证明了在我们的模拟器中使用基于物理的非线性刚度模型的可行性，以及它如何成为sim-to-real迁移中的有效工具。我们开源了我们的实现。
🔬 方法详解
问题定义：现有软体生长机器人的模拟器，虽然在高层次行为上表现良好，但在精确捕捉机器人形状方面存在不足，尤其是在高通量模拟中，这阻碍了规划和参数优化。现有方法通常依赖于简化的参数模型，无法充分描述充气结构和不可伸展材料之间的复杂相互作用。
核心思路：论文的核心思路是构建一个可微的物理模拟器，该模拟器能够利用梯度信息进行优化。通过将模拟器置于优化循环中，可以更有效地进行参数拟合，从而提高模拟的精度。此外，论文还集成了基于物理的非线性刚度模型，以更准确地描述软体机器人的力学行为。
技术框架：该模拟器的整体框架包括以下几个关键部分：1) 基于物理的建模：使用有限元方法或其他合适的数值方法来模拟软体机器人的力学行为。2) 可微计算框架：利用现有的可微计算框架（如PyTorch或TensorFlow）来实现模拟器的可微性。3) 梯度优化：使用梯度下降或其他优化算法来优化模拟器的参数，使其能够更好地匹配真实世界的行为。4) Sim-to-real迁移：将模拟器中学习到的策略或参数迁移到真实机器人上。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个可微的软体生长机器人模拟器，这使得可以使用梯度优化方法来优化模拟器的参数。2) 集成了基于物理的非线性刚度模型，该模型能够更准确地描述软体机器人的力学行为。3) 验证了该模拟器在sim-to-real迁移中的有效性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用闭式非线性刚度模型来描述薄壁充气管的力学行为，该模型基于局部材料起皱的第一性原理方法。2) 利用数据并行操作来提高模拟器的效率，这使得可以同时进行多次模拟。3) 开源了该模拟器的实现，以便其他研究人员可以使用和改进它。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过实验验证了基于物理的非线性刚度模型在模拟器中的有效性，并展示了其在sim-to-real迁移中的潜力。具体性能数据和对比基线在论文中未明确给出，但强调了该方法能够更准确地模拟软体机器人的形状和行为，从而提高控制性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于软体生长机器人的自主导航、环境探索、医疗辅助等领域。通过可微模拟器，可以更高效地进行机器人设计优化和控制策略学习，降低了实际部署的成本和风险。未来，该技术有望推动软体机器人在复杂和受限环境中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Soft-growing robots (i.e., vine robots) are a promising class of soft robots that allow for navigation and growth in tightly confined environments. However, these robots remain challenging to model and control due to the complex interplay of the inflated structure and inextensible materials, which leads to obstacles for autonomous operation and design optimization. Although there exist simulators for these systems that have achieved qualitative and quantitative success in matching high-level behavior, they still often fail to capture realistic vine robot shapes using simplified parameter models and have difficulties in high-throughput simulation necessary for planning and parameter optimization. We propose a differentiable simulator for these systems, enabling the use of the simulator "in-the-loop" of gradient-based optimization approaches to address the issues listed above. With the more complex parameter fitting made possible by this approach, we experimentally validate and integrate a closed-form nonlinear stiffness model for thin-walled inflated tubes based on a first-principles approach to local material wrinkling. Our simulator also takes advantage of data-parallel operations by leveraging existing differentiable computation frameworks, allowing multiple simultaneous rollouts. We demonstrate the feasibility of using a physics-grounded nonlinear stiffness model within our simulator, and how it can be an effective tool in sim-to-real transfer. We provide our implementation open source.