Learned Perceptive Forward Dynamics Model for Safe and Platform-aware Robotic Navigation

📄 arXiv: 2504.19322v2 📥 PDF

作者: Pascal Roth, Jonas Frey, Cesar Cadena, Marco Hutter

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-27 (更新: 2025-04-29)

备注: To be published in the proceedings of Robotics: Science and Systems (RSS) 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于学习的感知前向动力学模型，用于安全和平台感知的机器人导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人导航 前向动力学模型 深度学习 模型预测控制 sim-to-real迁移

📋 核心要点

  1. 传统机器人导航方法依赖简化动力学模型和繁琐的代价函数调整，难以保证复杂环境下的安全性和通用性。
  2. 论文提出一种学习型感知前向动力学模型（FDM），通过学习环境交互和机器人自身动力学，预测未来状态。
  3. 实验表明，该方法在ANYmal机器人上显著提升了位置估计精度和导航成功率，并实现了有效的sim-to-real迁移。

📝 摘要（中文）

为了确保复杂环境中的安全导航，需要准确的实时可通行性评估以及对机器人能力相关的环境交互的理解。传统方法通常假设简化的动力学模型，需要设计和调整代价函数，以安全地引导路径或动作朝向目标。这个过程繁琐、依赖环境且不具备通用性。为了克服这些问题，我们提出了一种新的学习型感知前向动力学模型（FDM），该模型基于周围几何环境和本体感受测量的历史来预测机器人未来的状态，从而提出了一种更具可扩展性、更安全且无需启发式的解决方案。FDM在多年的模拟导航经验（包括高风险机动）和真实世界交互中进行训练，以纳入超出刚体模拟的完整系统动力学。我们将我们的感知FDM集成到零样本模型预测路径积分（MPPI）规划框架中，利用学习到的动作、未来状态和失败概率之间的映射。这允许优化简化的代价函数，消除了为确保安全而进行大量代价调整的需要。在腿式机器人ANYmal上，所提出的感知FDM将位置估计平均提高了41％，这转化为在粗糙模拟环境中导航成功率提高了27％。此外，我们展示了有效的sim-to-real迁移，并展示了在合成和真实数据上进行训练的好处。代码和模型已在https://github.com/leggedrobotics/fdm上公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人导航方法在复杂环境中面临挑战，主要痛点在于依赖简化的动力学模型，需要手动设计和调整代价函数以保证安全。这种方法不仅耗时耗力，而且难以泛化到不同的环境和机器人平台。因此，需要一种能够自动学习环境交互和机器人动力学，从而实现安全、通用导航的方法。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习技术，构建一个能够预测机器人未来状态的前向动力学模型（FDM）。该模型以周围环境的几何信息和机器人的本体感受数据为输入，预测机器人在给定动作下的未来状态。通过学习大量的模拟和真实数据，FDM能够捕捉到复杂的系统动力学，从而实现更准确的预测和更安全的导航。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：首先是感知前向动力学模型（FDM）的训练，使用模拟和真实数据进行训练，学习动作、环境和未来状态之间的映射关系。其次是将训练好的FDM集成到模型预测路径积分（MPPI）规划框架中，利用FDM预测未来状态，并优化动作序列，最终实现安全导航。MPPI使用简化的代价函数，避免了繁琐的手动调整。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了学习型的感知前向动力学模型（FDM）。与传统的基于模型的控制方法相比，FDM能够自动学习复杂的系统动力学，无需手动建模。此外，FDM还能够感知周围环境的几何信息，从而实现更准确的预测和更安全的导航。这种学习方法使得机器人能够更好地适应不同的环境和平台。

关键设计：FDM的网络结构未知，但可以推断其输入包括周围环境的几何信息（例如点云、深度图）和机器人的本体感受数据（例如关节角度、速度）。损失函数的设计目标是最小化预测状态与真实状态之间的差异。MPPI规划器使用简化的代价函数，例如目标距离和动作幅度，避免了复杂的安全约束设计。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的感知FDM在腿式机器人ANYmal上将位置估计平均提高了41％，与竞争基线相比。这转化为在粗糙模拟环境中导航成功率提高了27％。此外，论文还展示了有效的sim-to-real迁移，证明了该方法在真实世界中的可行性。这些结果表明，该方法能够显著提高机器人在复杂环境中的导航性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人导航场景，例如无人驾驶、物流机器人、搜救机器人等。通过学习环境交互和机器人动力学，该方法能够提高机器人在复杂环境中的导航安全性和效率。此外，该方法还具有良好的平台适应性，可以应用于不同的机器人平台，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Ensuring safe navigation in complex environments requires accurate real-time traversability assessment and understanding of environmental interactions relative to the robots capabilities. Traditional methods, which assume simplified dynamics, often require designing and tuning cost functions to safely guide paths or actions toward the goal. This process is tedious, environment-dependent, and not generalizable. To overcome these issues, we propose a novel learned perceptive Forward Dynamics Model (FDM) that predicts the robots future state conditioned on the surrounding geometry and history of proprioceptive measurements, proposing a more scalable, safer, and heuristic-free solution. The FDM is trained on multiple years of simulated navigation experience, including high-risk maneuvers, and real-world interactions to incorporate the full system dynamics beyond rigid body simulation. We integrate our perceptive FDM into a zero-shot Model Predictive Path Integral (MPPI) planning framework, leveraging the learned mapping between actions, future states, and failure probability. This allows for optimizing a simplified cost function, eliminating the need for extensive cost-tuning to ensure safety. On the legged robot ANYmal, the proposed perceptive FDM improves the position estimation by on average 41% over competitive baselines, which translates into a 27% higher navigation success rate in rough simulation environments. Moreover, we demonstrate effective sim-to-real transfer and showcase the benefit of training on synthetic and real data. Code and models are made publicly available under https://github.com/leggedrobotics/fdm.