RopeDreamer: A Kinematic Recurrent State Space Model for Dynamics of Flexible Deformable Linear Objects
作者: Tim Missal, Lucas Domingues, Berk Guler, Simon Manschitz, Jan Peters, Paula Dornhofer Paro Costa
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-30
💡 一句话要点
RopeDreamer：利用运动学循环状态空间模型进行柔性线性物体动力学建模
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 柔性线性物体 动力学建模 循环状态空间模型 四元数 机器人操作
📋 核心要点
- 现有DLO动力学建模方法难以处理自相交和非物理变形，导致预测不准确。
- 提出RopeDreamer，结合循环状态空间模型和四元数运动链，约束模型在物理有效流形上。
- 实验表明，RopeDreamer在长期预测误差上降低了40.52%，推理时间减少了31.17%。
📝 摘要（中文）
柔性线性物体(DLO)的机器人操作是一个根本性的挑战，因为柔性结构具有高维、非线性动力学特性，并且在富含接触的任务中保持拓扑完整性非常复杂。虽然最近的数据驱动方法已经利用循环神经网络和图神经网络进行动力学建模，但它们经常在自相交和非物理变形（如缠结和链接拉伸）方面遇到困难。在本文中，我们提出了一种潜在动力学框架，该框架结合了循环状态空间模型和四元数运动链表示，以实现对DLO状态的鲁棒长期预测。通过将DLO编码为一系列相对旋转（四元数）而不是独立的笛卡尔位置，我们固有地将模型约束到保持链接长度恒定的物理有效流形。此外，我们引入了一种双解码器架构，将状态重构与未来状态预测分离，迫使潜在空间捕获变形的底层物理特性。我们在一个大规模的模拟数据集上评估了我们的方法，该数据集包含涉及自相交的复杂拾取和放置轨迹。结果表明，与最先进的基线相比，所提出的模型在50步预测范围内实现了40.52%的开环预测误差降低，同时将推理时间减少了31.17%。我们的模型在具有多个交叉的场景中进一步保持了卓越的拓扑一致性，证明了其作为长期操作规划的组合原语的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于RNN和GNN的DLO动力学建模方法，在高维、非线性动力学以及复杂的拓扑结构变化（如自相交）场景下，容易出现预测不准确、产生非物理形变（如拉伸、缠绕）等问题，难以进行鲁棒的长期预测。
核心思路：核心思想是将DLO的状态表示从笛卡尔坐标转换为四元数运动链，利用四元数表示旋转的特性，天然地约束DLO的形变，使其保持链接长度不变，从而避免非物理形变。同时，结合循环状态空间模型，学习DLO的潜在动力学，实现长期预测。
技术框架：RopeDreamer框架包含以下几个主要模块：1) 编码器：将DLO的观测状态（例如关键点的坐标）编码到潜在空间；2) 循环状态空间模型（RSSM）：在潜在空间中学习DLO的动力学模型，预测未来的潜在状态；3) 双解码器：一个解码器用于从潜在状态重构当前观测状态，另一个解码器用于预测未来的观测状态。双解码器的设计目的是解耦状态重构和未来状态预测，迫使潜在空间捕获DLO变形的底层物理特性。
关键创新：主要创新在于使用四元数运动链表示DLO的状态，这种表示方式能够天然地约束DLO的形变，避免非物理形变。此外，双解码器架构的设计也有助于提高模型的预测精度和鲁棒性。
关键设计：DLO被表示为一系列通过关节连接的刚性链接，每个关节的旋转用四元数表示。循环状态空间模型可以使用GRU或LSTM等循环神经网络实现。损失函数包括重构损失（用于衡量重构状态与真实状态的差异）和预测损失（用于衡量预测状态与真实状态的差异）。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的DLO和任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RopeDreamer在模拟的DLO拾取和放置任务中表现出色，与最先进的基线方法相比，在50步预测范围内实现了40.52%的开环预测误差降低，同时将推理时间减少了31.17%。此外，该模型在处理多个自相交场景时，能够保持更好的拓扑一致性，表明其具有很强的鲁棒性。
🎯 应用场景
RopeDreamer可应用于机器人操作柔性线性物体，例如电缆布线、绳索操作、缝纫等。该模型能够实现对DLO状态的准确预测，从而为机器人规划提供可靠的依据，提高操作的成功率和效率。此外，该模型还可以用于虚拟现实和游戏等领域，模拟柔性物体的真实运动。
📄 摘要（原文）
The robotic manipulation of Deformable Linear Objects (DLOs) is a fundamental challenge due to the high-dimensional, non-linear dynamics of flexible structures and the complexity of maintaining topological integrity during contact-rich tasks. While recent data-driven methods have utilized Recurrent and Graph Neural Networks for dynamics modeling, they often struggle with self-intersections and non-physical deformations, such as tangling and link stretching. In this paper, we propose a latent dynamics framework that combines a Recurrent State Space Model with a Quaternionic Kinematic Chain representation to enable robust, long-term forecasting of DLO states. By encoding the DLO as a sequence of relative rotations (quaternions) rather than independent Cartesian positions, we inherently constrain the model to a physically valid manifold that preserves link-length constancy. Furthermore, we introduce a dual-decoder architecture that decouples state reconstruction from future-state prediction, forcing the latent space to capture the underlying physics of deformation. We evaluate our approach on a large-scale simulated dataset of complex pick-and-place trajectories involving self-intersections. Our results demonstrate that the proposed model achieves a 40.52% reduction in open-loop prediction error over 50-step horizons compared to the state-of-the-art baseline, while reducing inference time by 31.17%. Our model further maintains superior topological consistency in scenarios with multiple crossings, proving its efficacy as a compositional primitive for long-horizon manipulation planning.