Self-supervised Physics-Informed Manipulation of Deformable Linear Objects with Non-negligible Dynamics
作者: Youyuan Long, Gokhan Solak, Sara Zeynalpour, Heng Zhang, Arash Ajoudani
分类: cs.RO
发布日期: 2026-02-03
备注: Submitted to IEEE Transactions on Robotics. Video: https://youtu.be/lgX2J-00TRM
💡 一句话要点
SPiD：基于物理信息的自监督学习框架，用于动态操作可变形线性物体
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 可变形物体操作 自监督学习 物理信息 动态控制 质点-弹簧模型
📋 核心要点
- 现有方法在动态操作可变形物体时，难以兼顾模型精度和计算效率，导致控制性能受限。
- SPiD框架结合了改进的质点-弹簧模型和自监督学习，实现对可变形物体动态行为的精确建模和高效控制。
- 实验表明，SPiD在绳索稳定和轨迹跟踪任务中表现出色，具有良好的泛化能力和sim-to-real迁移能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为SPiD的、基于物理信息的自监督学习框架，用于解决可变形线性物体的动态操作问题。该框架将精确的可变形物体模型与增强的自监督训练策略相结合。在建模方面，我们扩展了质点-弹簧模型，以更准确地捕捉物体动力学，同时保持轻量级，从而支持自监督学习期间的高吞吐量rollout。在学习方面，我们使用面向任务的代价函数训练神经控制器，从而可以通过与可微分物体模型的交互进行端到端优化。此外，我们提出了一种自监督DAgger变体，用于检测部署期间的分布偏移，并执行离线自校正，以在没有专家监督的情况下进一步提高鲁棒性。我们主要在绳索稳定任务上评估我们的方法，其中机器人必须尽快且平稳地使摆动的绳索静止。在仿真和真实世界的广泛实验表明，所提出的控制器实现了快速和平稳的绳索稳定，并推广到未见过的初始状态、绳索长度、质量、非均匀质量分布和外部扰动。此外，我们开发了一种经济实惠的无标记绳索感知方法，并证明我们的控制器在噪声和低频率状态更新下仍能保持性能。此外，我们通过将其扩展到绳索轨迹跟踪任务来证明该框架的通用性。总的来说，SPiD为可变形线性物体的动态操作提供了一个数据高效、鲁棒且物理基础扎实的框架，具有强大的sim-to-real泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决可变形线性物体（如绳索）的动态操作问题，特别是绳索稳定和轨迹跟踪。现有方法通常难以在模型精度和计算效率之间取得平衡。高精度的模型计算量大，不适合在线控制和学习；而简化的模型则难以准确捕捉物体复杂的动态行为，导致控制性能下降。此外，从仿真到真实环境的迁移也面临挑战。
核心思路：论文的核心思路是结合物理模型和自监督学习，利用可微分的物理模型进行高效的策略学习，并通过自监督DAgger变体来提高控制器的鲁棒性和泛化能力。这种方法允许控制器在仿真环境中进行大量训练，并通过物理模型的约束来提高真实环境中的性能。
技术框架：SPiD框架包含以下主要模块：1) 改进的质点-弹簧模型：用于模拟可变形线性物体的动态行为。2) 神经控制器：使用神经网络学习控制策略，通过与可微分的物理模型交互进行端到端优化。3) 自监督DAgger变体：用于检测部署期间的分布偏移，并执行离线自校正，以提高鲁棒性。整体流程是：首先在仿真环境中使用改进的质点-弹簧模型生成训练数据，然后使用自监督学习训练神经控制器，最后通过自监督DAgger变体进行离线自校正，提高真实环境中的性能。
关键创新：论文的关键创新在于将精确的可变形物体模型与增强的自监督训练策略相结合。具体来说，改进的质点-弹簧模型能够更准确地捕捉物体动力学，同时保持轻量级，从而支持自监督学习期间的高吞吐量rollout。自监督DAgger变体能够检测部署期间的分布偏移，并执行离线自校正，从而在没有专家监督的情况下进一步提高鲁棒性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 改进的质点-弹簧模型：通过调整弹簧的阻尼系数和刚度系数，更准确地模拟绳索的动态行为。2) 神经控制器：使用多层感知机（MLP）作为控制器，输入是绳索的状态信息（如位置、速度），输出是机器人的控制指令。3) 自监督DAgger变体：使用任务导向的代价函数来指导控制器的学习，并使用KL散度来衡量分布偏移，从而进行离线自校正。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SPiD在绳索稳定任务中能够实现快速和平稳的稳定，并且能够泛化到未见过的初始状态、绳索长度、质量、非均匀质量分布和外部扰动。此外，该方法在噪声和低频率状态更新下仍能保持性能。在绳索轨迹跟踪任务中也表现出良好的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要动态操作可变形线性物体的场景，例如：外科手术中对缝合线的操作、工业生产中对电缆的布线、以及机器人辅助的纺织品处理等。该框架的sim-to-real泛化能力降低了实际部署的难度，具有重要的实际应用价值和潜力。
📄 摘要（原文）
We address dynamic manipulation of deformable linear objects by presenting SPiD, a physics-informed self-supervised learning framework that couples an accurate deformable object model with an augmented self-supervised training strategy. On the modeling side, we extend a mass-spring model to more accurately capture object dynamics while remaining lightweight enough for high-throughput rollouts during self-supervised learning. On the learning side, we train a neural controller using a task-oriented cost, enabling end-to-end optimization through interaction with the differentiable object model. In addition, we propose a self-supervised DAgger variant that detects distribution shift during deployment and performs offline self-correction to further enhance robustness without expert supervision. We evaluate our method primarily on the rope stabilization task, where a robot must bring a swinging rope to rest as quickly and smoothly as possible. Extensive experiments in both simulation and the real world demonstrate that the proposed controller achieves fast and smooth rope stabilization, generalizing across unseen initial states, rope lengths, masses, non-uniform mass distributions, and external disturbances. Additionally, we develop an affordable markerless rope perception method and demonstrate that our controller maintains performance with noisy and low-frequency state updates. Furthermore, we demonstrate the generality of the framework by extending it to the rope trajectory tracking task. Overall, SPiD offers a data-efficient, robust, and physically grounded framework for dynamic manipulation of deformable linear objects, featuring strong sim-to-real generalization.