A Universal Vehicle-Trailer Navigation System with Neural Kinematics and Online Residual Learning
作者: Yanbo Chen, Yunzhe Tan, Yaojia Wang, Zhengzhe Xu, Junbo Tan, Xueqian Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-21
备注: 8 pages, 10 figures
💡 一句话要点
提出基于神经运动学和在线残差学习的通用车辆-拖车导航系统
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 车辆拖车系统 自主导航 神经运动学 在线残差学习 模型预测控制
📋 核心要点
- 车辆-拖车系统的精确建模面临挑战，尤其当拖车配备万向轮时，现有方法难以准确描述其运动学特性。
- 该论文提出混合运动学模型，结合经典车辆约束和神经网络学习的拖车运动学，并使用在线残差学习校正模型误差。
- 通过真实环境实验，验证了该系统在多种拖车类型和载荷条件下的鲁棒性，无需手动调整或针对特定拖车进行校准。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种通用的车辆-拖车导航系统，该系统对于机场、超市和音乐会场馆等需要不同类型拖车在不同载荷和条件下导航的环境至关重要。精确建模此类系统仍然具有挑战性，特别是对于带有万向轮的拖车。该系统集成了混合标称运动学模型（结合了车辆的经典非完整约束和基于神经网络的拖车运动学）与轻量级的在线残差学习模块，以校正实时建模差异和扰动。此外，还开发了一个具有加权模型组合策略的模型预测控制框架，该框架提高了长时程预测精度并确保了更安全的运动规划。通过涉及多种拖车类型和不同载荷条件的广泛真实世界实验验证了该方法的有效性，证明了其鲁棒的性能，无需手动调整或特定于拖车的校准。
🔬 方法详解
问题定义：车辆-拖车系统的自主导航，尤其是在拖车类型多样、载荷变化的环境下，精确建模拖车运动学是一个关键挑战。传统的基于几何或物理模型的建模方法难以适应复杂拖车结构（如万向轮）和未知扰动，导致导航精度下降。现有方法通常需要针对特定拖车进行手动调整和校准，缺乏通用性和鲁棒性。
核心思路：论文的核心思路是将经典的车辆运动学约束与神经网络学习的拖车运动学相结合，构建混合运动学模型。利用神经网络强大的函数逼近能力，学习复杂拖车的运动学特性。同时，引入在线残差学习模块，实时校正模型误差和未建模的扰动，提高导航精度和鲁棒性。此外，采用模型预测控制（MPC）框架，结合加权模型组合策略，优化长期预测，确保安全导航。
技术框架：该系统主要包含三个模块：混合运动学模型、在线残差学习模块和模型预测控制框架。首先，混合运动学模型结合了车辆的非完整约束和神经网络学习的拖车运动学。然后，在线残差学习模块利用实时数据，学习并补偿模型误差。最后，模型预测控制框架基于混合运动学模型和残差学习结果，进行运动规划和控制。加权模型组合策略用于提高MPC的长期预测精度。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了混合运动学模型，将经典约束与神经网络学习相结合，实现了对复杂拖车运动学的有效建模。2) 引入了在线残差学习模块，能够实时校正模型误差和扰动，提高了系统的鲁棒性。3) 开发了加权模型组合策略，提高了模型预测控制的长期预测精度。
关键设计：神经网络结构未知，但可以推断其输入为拖车的状态（如位置、姿态、速度等）和控制输入（如车辆的转向角、速度等），输出为拖车的运动学参数。在线残差学习模块可能采用卡尔曼滤波或递归神经网络等方法，估计模型误差。模型预测控制框架采用加权模型组合策略，可能根据预测时间范围或模型置信度，对不同模型（如经典模型和神经网络模型）的预测结果进行加权平均。损失函数的设计可能包括跟踪误差、控制量约束和安全约束等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过大量真实环境实验验证了所提出系统的有效性。实验结果表明，该系统能够在多种拖车类型和载荷条件下实现鲁棒的自主导航，无需手动调整或针对特定拖车进行校准。与传统方法相比，该系统在导航精度和鲁棒性方面均有显著提升，但具体提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要车辆-拖车系统自主导航的场景，如机场行李搬运、超市货物运输、工厂物料配送、港口集装箱转运等。该系统能够适应不同类型的拖车和载荷条件，降低人工操作成本，提高运输效率和安全性。未来，该技术有望进一步拓展到自动驾驶物流、智能仓储等领域。
📄 摘要（原文）
Autonomous navigation of vehicle-trailer systems is crucial in environments like airports, supermarkets, and concert venues, where various types of trailers are needed to navigate with different payloads and conditions. However, accurately modeling such systems remains challenging, especially for trailers with castor wheels. In this work, we propose a novel universal vehicle-trailer navigation system that integrates a hybrid nominal kinematic model--combining classical nonholonomic constraints for vehicles and neural network-based trailer kinematics--with a lightweight online residual learning module to correct real-time modeling discrepancies and disturbances. Additionally, we develop a model predictive control framework with a weighted model combination strategy that improves long-horizon prediction accuracy and ensures safer motion planning. Our approach is validated through extensive real-world experiments involving multiple trailer types and varying payload conditions, demonstrating robust performance without manual tuning or trailer-specific calibration.