FusionForce: End-to-end Differentiable Neural-Symbolic Layer for Trajectory Prediction

📄 arXiv: 2502.10156v4 📥 PDF

作者: Ruslan Agishev, Karel Zimmermann

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-02-14 (更新: 2025-06-24)

备注: Code: https://github.com/ctu-vras/fusionforce

💡 一句话要点

提出FusionForce，用于端到端可微神经-符号层轨迹预测，提升非结构化地形泛化性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 轨迹预测 神经-符号学习 可微物理引擎 机器人 非结构化地形

📋 核心要点

  1. 现有方法在非结构化地形上的机器人轨迹预测泛化性差，难以适应分布外数据。
  2. FusionForce结合可学习的力预测模块和神经-符号层，利用物理定律约束轨迹预测，提升泛化能力。
  3. 实验表明，该模型能快速生成轨迹，并有效缩小模拟到真实的差距，降低分布外敏感性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种端到端可微模型，用于从相机图像和/或激光雷达点云预测机器人在崎岖非结构化地形上的轨迹。该模型集成了一个可学习的组件，用于预测机器人与地形的交互力，以及一个神经-符号层，该层强制执行经典力学定律，从而提高对分布外数据的泛化能力。神经-符号层包含一个可微的物理引擎，通过查询这些力在与地形的接触点来计算机器人的轨迹。由于所提出的架构包含大量的几何和物理先验知识，因此可以将得到的模型视为一个可学习的物理引擎，该引擎以真实的传感器数据为条件，并以每秒 $10^4$ 条轨迹的速度输出。我们论证并通过实验证明，这种架构减少了模拟到真实的差距，并减轻了分布外敏感性。可微性以及快速的仿真速度使该模型非常适合各种应用，包括模型预测控制、轨迹射击、监督和强化学习或 SLAM。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人轨迹预测方法在复杂非结构化地形上泛化能力不足，尤其是在面对与训练数据分布不同的新环境时。传统的基于学习的方法难以捕捉机器人与地形之间的复杂交互，导致预测精度下降。

核心思路：论文的核心思路是将可学习的力预测模块与基于物理定律的神经-符号层相结合。通过学习预测机器人与地形之间的交互力，并利用可微物理引擎模拟运动轨迹，从而在模型中引入物理先验知识，提高泛化能力。

技术框架：FusionForce模型包含两个主要模块：1) 可学习的力预测模块，该模块接收相机图像或激光雷达点云作为输入，预测机器人与地形之间的交互力。2) 神经-符号层，该层包含一个可微物理引擎，利用预测的力计算机器人的运动轨迹。整个模型是端到端可微的，可以通过梯度下降进行训练。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将可学习的力预测模块与神经-符号层相结合，利用物理定律约束轨迹预测。这种结合方式既能利用深度学习强大的表征能力，又能引入物理先验知识，提高模型的泛化能力和鲁棒性。与传统的纯数据驱动方法相比，FusionForce更具可解释性和可控性。

关键设计：力预测模块可以使用各种神经网络结构，例如卷积神经网络或Transformer。神经-符号层中的可微物理引擎需要能够计算机器人与地形之间的碰撞和摩擦力。损失函数可以包括轨迹预测误差、力预测误差以及其他正则化项。具体参数设置和网络结构的选择需要根据具体应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过实验验证了FusionForce模型的有效性。实验结果表明，该模型在非结构化地形上的轨迹预测精度优于传统的基于学习的方法。此外，该模型能够以每秒 $10^4$ 条轨迹的速度进行仿真，使其适用于实时控制应用。实验还表明，FusionForce模型能够有效缩小模拟到真实的差距，提高在真实环境中的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人应用场景，例如无人驾驶、机器人导航、搜索救援等。通过准确预测机器人在复杂地形上的运动轨迹，可以提高机器人的自主性和安全性。此外，该模型快速的仿真速度使其适用于模型预测控制、轨迹优化和强化学习等任务，有望推动机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

We propose end-to-end differentiable model that predicts robot trajectories on rough offroad terrain from camera images and/or lidar point clouds. The model integrates a learnable component that predicts robot-terrain interaction forces with a neural-symbolic layer that enforces the laws of classical mechanics and consequently improves generalization on out-of-distribution data. The neural-symbolic layer includes a differentiable physics engine that computes the robot's trajectory by querying these forces at the points of contact with the terrain. As the proposed architecture comprises substantial geometrical and physics priors, the resulting model can also be seen as a learnable physics engine conditioned on real sensor data that delivers $10^4$ trajectories per second. We argue and empirically demonstrate that this architecture reduces the sim-to-real gap and mitigates out-of-distribution sensitivity. The differentiability, in conjunction with the rapid simulation speed, makes the model well-suited for various applications including model predictive control, trajectory shooting, supervised and reinforcement learning, or SLAM.