Dreaming Falcon: Physics-Informed Model-Based Reinforcement Learning for Quadcopters

📄 arXiv: 2511.18243v1 📥 PDF

作者: Eashan Vytla, Bhavanishankar Kalavakolanu, Andrew Perrault, Matthew McCrink

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-23

💡 一句话要点

Dreaming Falcon：基于物理信息的四旋翼飞行器模型预测强化学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 四旋翼飞行器 模型预测控制 强化学习 物理信息 世界模型 鲁棒控制 自主飞行

📋 核心要点

  1. 现有四旋翼控制算法在复杂环境中鲁棒性不足，基于模型的强化学习是潜在解决方案，但存在样本效率和泛化性问题。
  2. 论文提出一种基于物理信息的学习世界模型方法，将四旋翼视为自由体，预测合力和力矩，并用RK4积分器预测未来状态。
  3. 实验对比了基于物理信息和基于RNN的世界模型，发现两者在训练集上表现良好，但在新轨迹上泛化性差，导致策略无法收敛。

📝 摘要（中文）

现有的无人机控制算法在动态环境和不利条件下鲁棒性不足。基于模型的强化学习(RL)在应对这些挑战方面显示出强大的潜力，同时保持了样本效率。此外，Dreamer已经证明，可以使用在回放缓冲区数据上训练的循环世界模型来实现在线的基于模型的RL。然而，由于其样本效率低和动力学模型的泛化能力差，将Dreamer应用于无人机系统一直具有挑战性。本文探索了一种基于物理信息的学习世界模型的方法，并提高了策略性能。该世界模型将四旋翼飞行器视为自由体系统，并预测作用在其上的合力和力矩，然后通过6自由度Runge-Kutta积分器(RK4)来预测未来的状态展开。在本文中，我们将这种基于物理信息的方法与标准的基于RNN的世界模型进行了比较。虽然这两种模型在训练数据上都表现良好，但我们观察到它们无法推广到新的轨迹，导致状态展开的快速发散，从而阻止了策略收敛。

🔬 方法详解

问题定义：现有四旋翼飞行器的控制算法在动态环境和恶劣条件下表现出鲁棒性不足的问题。基于模型的强化学习虽然有潜力解决这个问题，但现有的方法，如直接使用RNN建模动力学，存在样本效率低和泛化能力差的缺点，难以适应真实世界的复杂环境。因此，需要一种更有效且泛化能力更强的模型学习方法，以提升四旋翼飞行器的控制性能。

核心思路：论文的核心思路是将物理信息融入到世界模型的学习中。具体来说，不是直接用RNN等模型拟合状态转移函数，而是将四旋翼飞行器视为一个自由体系统，利用已知的物理规律（如牛顿运动定律）来约束模型的学习过程。通过预测作用在飞行器上的合力和力矩，并使用Runge-Kutta积分器进行状态预测，从而提高模型的泛化能力和样本效率。

技术框架：整体框架基于Dreamer，一个在线的基于模型的强化学习算法。主要包含以下模块：1) 环境交互：智能体与环境交互，收集经验数据；2) 世界模型学习：使用收集到的数据训练世界模型，世界模型包含一个RNN和一个物理信息模块，用于预测未来的状态；3) 策略优化：基于世界模型预测的未来状态，优化控制策略；4) 策略部署：将优化后的策略部署到真实环境中。

关键创新：最重要的技术创新点在于将物理信息融入到世界模型的学习中。传统的基于RNN的世界模型通常是黑盒模型，难以保证物理一致性。而本文提出的方法，通过将四旋翼飞行器视为自由体，并利用已知的物理规律来约束模型的学习过程，从而提高了模型的泛化能力和样本效率。这种方法与现有方法的本质区别在于，它不仅仅是拟合数据，而是利用物理知识来指导模型的学习。

关键设计：关键设计包括：1) 使用6自由度Runge-Kutta积分器(RK4)来预测未来的状态，保证了状态预测的精度；2) 世界模型预测作用在飞行器上的合力和力矩，而不是直接预测状态的变化量，从而更好地利用了物理信息；3) 损失函数的设计需要考虑物理约束，例如，可以添加正则化项来约束模型的输出，使其满足物理规律。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的任务和数据集进行调整。

📊 实验亮点

论文对比了基于物理信息和基于RNN的世界模型，虽然两者在训练数据上表现良好，但都无法泛化到新的轨迹，导致状态预测快速发散，策略无法收敛。这表明仅仅依靠数据驱动的方法难以解决四旋翼飞行器的控制问题，需要进一步探索更有效的物理信息融合方法，或者结合其他技术手段，如领域自适应、元学习等，来提高模型的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种无人机控制场景，例如在复杂地形或恶劣天气条件下的自主飞行、物流配送、搜索救援等。通过提高无人机控制的鲁棒性和泛化能力，可以降低操作难度和风险，拓展无人机的应用范围，并为未来的自主飞行技术发展奠定基础。此外，该研究思路也可推广到其他机器人系统，例如水下机器人、移动机器人等。

📄 摘要（原文）

Current control algorithms for aerial robots struggle with robustness in dynamic environments and adverse conditions. Model-based reinforcement learning (RL) has shown strong potential in handling these challenges while remaining sample-efficient. Additionally, Dreamer has demonstrated that online model-based RL can be achieved using a recurrent world model trained on replay buffer data. However, applying Dreamer to aerial systems has been quite challenging due to its sample inefficiency and poor generalization of dynamics models. Our work explores a physics-informed approach to world model learning and improves policy performance. The world model treats the quadcopter as a free-body system and predicts the net forces and moments acting on it, which are then passed through a 6-DOF Runge-Kutta integrator (RK4) to predict future state rollouts. In this paper, we compare this physics-informed method to a standard RNN-based world model. Although both models perform well on the training data, we observed that they fail to generalize to new trajectories, leading to rapid divergence in state rollouts, preventing policy convergence.