Learning Transferable Friction Models and LuGre Identification via Physics Informed Neural Networks
作者: Asutay Ozmen, João P. Hespanha, Katie Byl
分类: cs.RO, cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-04-16
备注: 7 pages, 8 figures, Submitted to 2025 64th IEEE Conference on Decision and Control (CDC)
💡 一句话要点
提出基于物理信息神经网络的可迁移摩擦模型学习与LuGre辨识方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 摩擦建模 物理信息神经网络 迁移学习 机器人仿真 LuGre模型
📋 核心要点
- 机器人仿真中摩擦建模是核心挑战，现有方法为平衡计算效率和精度，采用简化模型或启发式方法，导致模拟与现实性能存在显著差异。
- 提出一种基于物理信息的摩擦估计框架，融合成熟摩擦模型与可学习组件，保证物理一致性并适应真实复杂性，仅需少量通用测量数据。
- 实验表明，该方法在欠驱动非线性系统上，仅用少量噪声数据训练，即可准确模拟动态摩擦，缩小模拟与现实差距，并实现模型跨系统迁移。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于物理信息的摩擦估计框架，该框架能够将成熟的摩擦模型与可学习的组件相结合，只需要最少的通用测量数据。该方法在保证物理一致性的前提下，保留了适应真实世界复杂性的灵活性。在一个欠驱动和非线性系统上的实验表明，仅用少量且噪声大的数据集训练得到的摩擦模型，能够准确地模拟动态摩擦特性，并缩小模拟与现实之间的差距。更重要的是，该方法使得学习到的模型能够迁移到未训练过的系统上。这种跨系统泛化的能力简化了复杂、欠驱动任务的摩擦建模，为弥合机器人和控制领域中模拟与现实之间的差距提供了一条可扩展且可解释的途径。
🔬 方法详解
问题定义：机器人仿真中的摩擦建模是一个长期存在的难题。现有的机器人仿真器，如Mujoco和PyBullet，为了在计算效率和精度之间取得平衡，通常使用简化的摩擦模型或启发式方法。然而，这些简化和近似会导致模拟环境与真实物理环境之间存在显著差异，从而影响控制算法在真实机器人上的性能。因此，如何建立一个既能保证计算效率，又能准确描述真实摩擦特性的模型是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是将已有的、经过充分研究的摩擦模型（如LuGre模型）与可学习的神经网络组件相结合。通过物理信息神经网络（PINN）的框架，将摩擦模型的物理方程作为约束条件嵌入到神经网络的训练过程中，从而保证学习到的模型具有物理一致性。同时，神经网络的可学习性使得模型能够适应真实世界中复杂的、难以用传统模型精确描述的摩擦特性。
技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个步骤：1) 选择合适的摩擦模型作为基础，例如LuGre模型。2) 构建一个神经网络，用于学习摩擦模型中的参数或者对摩擦模型进行修正。3) 将摩擦模型的物理方程作为PINN的约束条件，添加到神经网络的损失函数中。4) 使用实验数据训练神经网络，同时优化摩擦模型的参数和神经网络的权重。5) 验证学习到的摩擦模型在不同系统上的泛化能力。
关键创新：该方法最重要的技术创新在于将物理信息融入到神经网络的学习过程中。传统的机器学习方法通常只依赖于数据驱动，而忽略了物理规律的约束。本文通过PINN框架，将摩擦模型的物理方程作为约束条件，从而保证学习到的模型具有物理意义，并且能够更好地泛化到未知的系统上。此外，该方法还能够利用已有的摩擦模型知识，减少对大量数据的依赖。
关键设计：在具体实现上，需要仔细设计神经网络的结构和损失函数。神经网络的结构应该能够有效地学习摩擦模型中的参数或者对摩擦模型进行修正。损失函数应该包含两部分：一部分是数据驱动的损失，用于拟合实验数据；另一部分是物理信息驱动的损失，用于保证学习到的模型满足摩擦模型的物理方程。此外，还需要选择合适的优化算法来训练神经网络，例如Adam算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究在欠驱动非线性系统上进行了实验验证，结果表明，仅使用少量且噪声大的数据集训练得到的摩擦模型，能够准确地模拟动态摩擦特性，并显著缩小模拟与现实之间的差距。更重要的是，该方法使得学习到的模型能够迁移到未训练过的系统上，展示了良好的泛化能力。具体性能数据未知，但论文强调了其在简化复杂、欠驱动任务摩擦建模方面的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人仿真、控制和设计领域。通过学习可迁移的摩擦模型，可以显著缩小模拟与现实之间的差距，提高控制算法在真实机器人上的性能。此外，该方法还可以用于摩擦材料的特性分析、机器人关节的摩擦补偿以及其他需要精确摩擦建模的场景。未来，该方法有望推动机器人技术在复杂环境下的应用，例如在恶劣地形下的移动机器人导航和在精密制造中的机器人操作。
📄 摘要（原文）
Accurately modeling friction in robotics remains a core challenge, as robotics simulators like Mujoco and PyBullet use simplified friction models or heuristics to balance computational efficiency with accuracy, where these simplifications and approximations can lead to substantial differences between simulated and physical performance. In this paper, we present a physics-informed friction estimation framework that enables the integration of well-established friction models with learnable components-requiring only minimal, generic measurement data. Our approach enforces physical consistency yet retains the flexibility to adapt to real-world complexities. We demonstrate, on an underactuated and nonlinear system, that the learned friction models, trained solely on small and noisy datasets, accurately simulate dynamic friction properties and reduce the sim-to-real gap. Crucially, we show that our approach enables the learned models to be transferable to systems they are not trained on. This ability to generalize across multiple systems streamlines friction modeling for complex, underactuated tasks, offering a scalable and interpretable path toward bridging the sim-to-real gap in robotics and control.