ProTerrain: Probabilistic Physics-Informed Rough Terrain World Modeling

📄 arXiv: 2510.19364v1 📥 PDF

作者: Golnaz Raja, Ruslan Agishev, Miloš Prágr, Joni Pajarinen, Karel Zimmermann, Arun Kumar Singh, Reza Ghabcheloo

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-22

备注: This paper is submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

💡 一句话要点

ProTerrain：提出概率物理信息粗糙地形建模方法，提升机器人轨迹预测精度。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 粗糙地形建模 概率机器人 轨迹预测 不确定性估计 可微物理引擎

📋 核心要点

  1. 现有方法在粗糙地形中进行机器人运动预测时，通常忽略地形不确定性的空间相关性，导致预测精度下降。
  2. ProTerrain 框架显式地建模地形参数上的空间相关 aleatoric 不确定性，并利用可微物理引擎进行不确定性传播。
  3. 实验结果表明，该方法在不确定性估计和轨迹预测精度方面，显著优于现有的 aleatoric 不确定性估计基线。

📝 摘要（中文）

在非结构化越野环境中，地形异质且感知不确定性高，因此，具有不确定性意识的机器人运动预测对于下游的可通行性估计和安全的自主导航至关重要。现有方法大多假设确定性或空间独立的 terrain 不确定性，忽略了 3D 空间数据的内在局部相关性，导致预测不可靠。本文提出了一种高效的概率框架，将地形参数上的空间相关 aleatoric 不确定性显式地建模为一个概率世界模型，并通过可微物理引擎传播这种不确定性，以进行概率轨迹预测。通过利用结构化卷积算子，我们的方法以可管理的计算成本提供高分辨率的多元预测。在公开数据集上的实验评估表明，与 aleatoric 不确定性估计基线相比，不确定性估计和轨迹预测精度显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在非结构化、崎岖地形中机器人运动预测时，由于地形感知的不确定性以及现有方法对地形不确定性建模的不足，导致轨迹预测精度低的问题。现有方法通常假设地形不确定性是确定性的或空间独立的，忽略了地形数据的空间相关性，无法准确反映真实环境中的不确定性。

核心思路：论文的核心思路是将地形参数上的空间相关 aleatoric 不确定性显式地建模为一个概率世界模型。通过概率模型来描述地形的不确定性，并利用可微物理引擎将这种不确定性传播到轨迹预测中，从而实现更准确的概率轨迹预测。这种方法考虑了地形数据的空间相关性，能够更好地反映真实环境中的不确定性。

技术框架：ProTerrain 框架主要包含以下几个模块：1) 地形参数概率建模：使用高斯过程或卷积神经网络等方法对地形参数（如高度、摩擦系数等）进行概率建模，捕捉地形的空间相关性。2) 可微物理引擎：利用可微物理引擎模拟机器人在地形上的运动，并计算轨迹。3) 不确定性传播：通过可微物理引擎将地形参数的不确定性传播到轨迹预测中，得到概率轨迹。4) 优化与推理：使用优化算法或推理方法，根据概率轨迹进行决策，例如路径规划、运动控制等。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 显式地建模了地形参数上的空间相关 aleatoric 不确定性，克服了现有方法忽略地形空间相关性的不足。2) 利用可微物理引擎进行不确定性传播，实现了端到端的概率轨迹预测。3) 提出了基于结构化卷积算子的高效概率建模方法，能够在保证预测精度的同时，降低计算成本。

关键设计：论文中可能包含以下关键设计：1) 地形参数概率模型的选择：例如，使用高斯过程建模地形高度，使用卷积神经网络建模地形摩擦系数。2) 可微物理引擎的实现细节：例如，使用特定的数值积分方法、碰撞检测算法等。3) 损失函数的设计：例如，使用负对数似然损失函数来训练概率模型，使用轨迹误差损失函数来优化轨迹预测。

📊 实验亮点

实验结果表明，ProTerrain 方法在公开数据集上显著提高了不确定性估计和轨迹预测的精度。与现有的 aleatoric 不确定性估计基线相比，ProTerrain 方法能够更准确地预测机器人在崎岖地形中的运动轨迹，并提供更可靠的不确定性估计，从而为机器人的安全自主导航提供保障。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在崎岖地形中进行自主导航的机器人系统，例如：火星探测车、农业机器人、搜救机器人、军事侦察机器人等。通过提高轨迹预测的准确性和可靠性，可以提升机器人在复杂环境中的安全性和效率，降低任务失败的风险，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Uncertainty-aware robot motion prediction is crucial for downstream traversability estimation and safe autonomous navigation in unstructured, off-road environments, where terrain is heterogeneous and perceptual uncertainty is high. Most existing methods assume deterministic or spatially independent terrain uncertainties, ignoring the inherent local correlations of 3D spatial data and often producing unreliable predictions. In this work, we introduce an efficient probabilistic framework that explicitly models spatially correlated aleatoric uncertainty over terrain parameters as a probabilistic world model and propagates this uncertainty through a differentiable physics engine for probabilistic trajectory forecasting. By leveraging structured convolutional operators, our approach provides high-resolution multivariate predictions at manageable computational cost. Experimental evaluation on a publicly available dataset shows significantly improved uncertainty estimation and trajectory prediction accuracy over aleatoric uncertainty estimation baselines.