A Flow Matching Framework for Soft-Robot Inverse Dynamics

📄 arXiv: 2604.03006 📥 PDF

作者: Hang Yang, Fangju Yang, Yangming Zhang, Ibrahim Alsarraj, Yuhao Wang, Zhenye Luo, Zixi Chen, Ke Wu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-06

💡 一句话要点

提出流匹配框架以解决软机器人逆动力学问题

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

关键词: 软机器人 逆动力学 流匹配 控制系统 机器学习 物理一致性 动态建模

📋 核心要点

  1. 现有方法在学习软机器人逆动力学时面临高维非线性和复杂耦合的挑战，导致控制效果不佳。
  2. 论文提出了一种逆动力学框架，通过条件流匹配问题学习系统的微分动力学，采用修正流生成物理一致的控制输入。
  3. 实验结果显示，该框架在轨迹跟踪RMSE上比标准回归方法降低了50%以上，且在高速度下保持稳定执行。

📝 摘要（中文）

学习软连续机器人逆动力学仍然面临高维非线性和复杂驱动耦合的挑战。传统的基于反馈的控制器常因修正振荡而出现控制抖动，而基于确定性回归的学习方法则难以捕捉所需的复杂非线性映射。为此，本文提出了一种开环前馈控制的逆动力学框架，将系统的微分动力学学习为生成传输映射。具体而言，逆动力学被重新表述为条件流匹配问题，采用了修正流（RF）作为轻量级实例，以生成物理一致的控制输入。通过广泛评估，证明该框架在轨迹跟踪RMSE上比标准回归基线（MLP、LSTM、Transformer）降低了50%以上，系统在1.14 m/s的峰值末端执行器速度下保持稳定的开环执行，推理延迟低于毫秒级（0.995 ms）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决软机器人逆动力学学习中的高维非线性和复杂驱动耦合问题。现有的反馈控制方法容易出现控制抖动，而基于回归的学习方法难以准确捕捉复杂的非线性映射。

核心思路：论文提出将逆动力学重新表述为条件流匹配问题，利用修正流（RF）生成物理一致的控制输入，而非简单的条件平均，从而提高控制精度和稳定性。

技术框架：整体框架包括两个主要模块：首先是流匹配模块，通过学习系统的微分动力学；其次是物理一致性模块，确保生成的控制输入符合物理规律。

关键创新：最重要的技术创新在于将逆动力学问题转化为条件流匹配问题，并引入修正流作为生成模型，显著提高了控制输入的物理一致性和准确性。

关键设计：在设计中，采用了物理基础的先验知识进行残差建模，并在流匹配过程中集成了前向动力学一致性损失，以增强模型的物理一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的框架在轨迹跟踪RMSE上比标准回归基线（如MLP、LSTM、Transformer）降低了超过50%。此外，系统在1.14 m/s的峰值末端执行器速度下保持稳定的开环执行，推理延迟仅为0.995毫秒。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软机器人控制、医疗机器人、柔性机械手等，能够有效提升这些系统的动态响应能力和控制精度，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Learning the inverse dynamics of soft continuum robots remains challenging due to high-dimensional nonlinearities and complex actuation coupling. Conventional feedback-based controllers often suffer from control chattering due to corrective oscillations, while deterministic regression-based learners struggle to capture the complex nonlinear mappings required for accurate dynamic tracking. Motivated by these limitations, we propose an inverse-dynamics framework for open-loop feedforward control that learns the system's differential dynamics as a generative transport map. Specifically, inverse dynamics is reformulated as a conditional flow-matching problem, and Rectified Flow (RF) is adopted as a lightweight instance to generate physically consistent control inputs rather than conditional averages. Two variants are introduced to further enhance physical consistency: RF-Physical, utilizing a physics-based prior for residual modeling; and RF-FWD, integrating a forward-dynamics consistency loss during flow matching. Extensive evaluations demonstrate that our framework reduces trajectory tracking RMSE by over 50% compared to standard regression baselines (MLP, LSTM, Transformer). The system sustains stable open-loop execution at a peak end-effector velocity of 1.14 m/s with sub-millisecond inference latency (0.995 ms). This work demonstrates flow matching as a robust, high-performance paradigm for learning differential inverse dynamics in soft robotic systems.