Physics-informed Neural Network Predictive Control for Quadruped Locomotion

📄 arXiv: 2503.06995v1 📥 PDF

作者: Haolin Li, Yikang Chai, Bailin Lv, Lecheng Ruan, Hang Zhao, Ye Zhao, Jianwen Luo

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-10

💡 一句话要点

提出基于在线负载识别的物理信息神经网络预测控制，解决四足机器人负载未知下的精确运动控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 四足机器人 物理信息神经网络 模型预测控制 在线负载识别 自适应控制

📋 核心要点

  1. 现有四足机器人控制方法难以在负载变化时保持精确运动，尤其是在负载未知的情况下。
  2. 该论文提出OPI-PINNPC框架，通过在线识别负载并将其融入物理信息神经网络，实现对复杂动力学的实时优化。
  3. 实验结果表明，该方法在不同负载下，位置和方向跟踪精度提升35%，收敛速度也显著加快。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种统一的控制框架，名为基于在线负载识别的物理信息神经网络预测控制（OPI-PINNPC），旨在解决负载未知情况下四足机器人的精确运动控制难题。通过将在线负载识别与物理信息神经网络（PINNs）相结合，我们的方法将识别出的质量参数直接嵌入到神经网络的损失函数中，从而在适应不断变化的负载条件的同时，确保物理一致性。这种受物理约束的神经表示作为非线性模型预测控制器中的高效替代模型，能够在腿足运动的复杂动力学下实现实时优化。在我们的四足机器人平台上进行的实验验证表明，在不同的负载条件（25-100公斤）下，位置和方向跟踪精度提高了35%，并且与之前的自适应控制方法相比，收敛速度明显加快。我们的框架为在可变负载条件下保持运动性能提供了一种自适应解决方案，且不牺牲计算效率。

🔬 方法详解

问题定义：四足机器人在实际应用中经常面临负载变化的情况，例如携带不同重量的物体。传统的控制方法难以适应这种变化，导致运动精度下降甚至稳定性问题。现有的自适应控制方法虽然可以调整控制参数，但往往计算量大，难以满足实时性要求。因此，如何在负载未知且变化的情况下，实现四足机器人的精确运动控制是一个重要的挑战。

核心思路：该论文的核心思路是将在线负载识别与物理信息神经网络（PINNs）相结合。通过在线估计机器人的质量参数，并将这些参数嵌入到PINNs的损失函数中，从而使神经网络能够学习到与当前负载相对应的动力学模型。这种方法既能保证物理一致性，又能适应负载变化，同时利用神经网络的快速计算能力实现实时控制。

技术框架：OPI-PINNPC框架主要包含三个模块：在线负载识别模块、物理信息神经网络模块和非线性模型预测控制（NMPC）模块。首先，在线负载识别模块利用传感器数据估计机器人的质量参数。然后，将这些参数传递给物理信息神经网络模块，该模块使用PINNs学习机器人的动力学模型。最后，NMPC模块利用PINNs作为替代模型，进行实时优化，生成控制指令。整个框架是一个闭环控制系统，能够根据负载变化动态调整控制策略。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将在线负载识别与物理信息神经网络相结合。传统的PINNs通常需要预先知道系统的物理参数，而该论文通过在线估计这些参数，并将其融入到PINNs的训练过程中，从而实现了对未知负载的自适应控制。此外，利用PINNs作为NMPC的替代模型，大大提高了计算效率，使其能够满足实时性要求。

关键设计：在线负载识别模块使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）估计机器人的质量参数。物理信息神经网络模块采用多层感知机（MLP）结构，损失函数包括数据驱动损失和物理约束损失。数据驱动损失用于拟合训练数据，物理约束损失用于保证神经网络满足机器人的动力学方程。NMPC模块使用序列二次规划（SQP）算法进行优化，控制周期为例如20ms。关键参数包括EKF的噪声协方差矩阵、PINNs的网络结构和学习率、以及NMPC的优化参数。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，OPI-PINNPC框架在不同的负载条件下，位置和方向跟踪精度提高了35%，与之前的自适应控制方法相比，收敛速度明显加快。具体来说，在负载从25公斤变化到100公斤的情况下，机器人仍然能够保持稳定的运动，并且能够快速适应新的负载条件。这些结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于物流、仓储、搜救等领域。例如，在物流场景中，四足机器人可以根据包裹的重量自动调整控制策略，提高搬运效率和安全性。在搜救场景中，机器人可以在复杂地形下稳定行走，并携带不同重量的救援物资。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人，例如人形机器人和机械臂。

📄 摘要（原文）

This study introduces a unified control framework that addresses the challenge of precise quadruped locomotion with unknown payloads, named as online payload identification-based physics-informed neural network predictive control (OPI-PINNPC). By integrating online payload identification with physics-informed neural networks (PINNs), our approach embeds identified mass parameters directly into the neural network's loss function, ensuring physical consistency while adapting to changing load conditions. The physics-constrained neural representation serves as an efficient surrogate model within our nonlinear model predictive controller, enabling real-time optimization despite the complex dynamics of legged locomotion. Experimental validation on our quadruped robot platform demonstrates 35% improvement in position and orientation tracking accuracy across diverse payload conditions (25-100 kg), with substantially faster convergence compared to previous adaptive control methods. Our framework provides a adaptive solution for maintaining locomotion performance under variable payload conditions without sacrificing computational efficiency.