Learning Equivariant Neural-Augmented Object Dynamics From Few Interactions

📄 arXiv: 2605.02699v1 📥 PDF

作者: Sergio Orozco, Tushar Kusnur, Brandon May, George Konidaris, Laura Herlant

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-05-04

备注: 10 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出PIEGraph，结合物理先验与等变图神经网络，实现少样本物体动力学建模

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 动力学建模 图神经网络 物理先验 等变网络

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人操作中，特别是对于形变物体，学习数据高效的物体动力学模型仍然具有挑战性。
  2. PIEGraph结合解析物理模型（弹簧-质量系统）和等变图神经网络，利用物理先验和粒子交互对称性来指导动力学建模。
  3. 实验表明，PIEGraph在模拟和真实机器人任务中，实现了更准确的动力学预测和更可靠的机器人操作规划，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

针对机器人操作中物体动力学建模，尤其是在形变物体上数据效率低下的问题，本文提出了一种新颖的方法PIEGraph，它结合了解析物理和数据驱动模型，使用有限的真实世界交互数据来捕获刚性和形变物体的动力学。PIEGraph包含两个组成部分：（1）一个基于物理信息的粒子解析模型（实现为弹簧-质量系统），以强制执行物理上可行的运动；（2）一个等变图神经网络，具有新颖的动作表示，利用粒子交互中的对称性来指导解析模型。我们在模拟和机器人硬件上评估了PIEGraph在绳索、布料、毛绒玩具和刚性物体的重新定向和重新定位任务中的性能。结果表明，我们的方法能够实现准确的动力学预测和可靠的下游机器人操作规划，优于最先进的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中，尤其是对形变物体进行动力学建模时，数据效率低下的问题。现有的基于图神经网络的方法虽然可以对物体进行建模，但难以保证长时间的物理可行性，并且需要大量的交互数据进行训练。

核心思路：论文的核心思路是将解析物理模型与数据驱动模型相结合。解析物理模型（弹簧-质量系统）可以保证物理可行性，而等变图神经网络则可以学习数据中的模式，并指导解析模型，从而提高模型的预测精度和数据效率。通过结合两者的优点，PIEGraph能够在有限的数据下学习到准确的物体动力学模型。

技术框架：PIEGraph的整体框架包含两个主要模块：(1) 物理信息粒子解析模型（Physically Informed particle-based analytical model），使用弹簧-质量系统模拟物体运动，保证物理可行性；(2) 等变图神经网络（Equivariant Graph Neural Network），学习粒子之间的交互关系，并利用这些关系来指导解析模型的运动。这两个模块协同工作，共同完成物体动力学建模。

关键创新：PIEGraph的关键创新在于将解析物理模型与等变图神经网络相结合，并设计了一种新颖的动作表示，该表示能够利用粒子交互中的对称性。这种结合方式既保证了物理可行性，又提高了模型的预测精度和数据效率。此外，等变图神经网络的使用使得模型能够更好地处理物体在不同姿态下的动力学变化。

关键设计：物理信息粒子解析模型使用弹簧-质量系统模拟物体，需要设置合适的弹簧刚度和阻尼系数等参数。等变图神经网络的网络结构需要根据具体任务进行设计，包括选择合适的图神经网络层数、隐藏层大小等。损失函数的设计也至关重要，需要综合考虑预测精度和物理可行性。论文中可能使用了均方误差损失函数来衡量预测精度，并可能引入了正则化项来保证物理可行性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PIEGraph在模拟和真实机器人实验中均取得了显著的成果。与现有方法相比，PIEGraph能够更准确地预测物体动力学，并实现更可靠的机器人操作规划。论文中可能给出了具体的性能数据，例如预测误差降低了多少，操作成功率提高了多少等。这些实验结果表明，PIEGraph是一种有效的数据高效的物体动力学建模方法。

🎯 应用场景

PIEGraph可应用于各种机器人操作任务，例如抓取、放置、装配等。特别是在处理形变物体（如绳索、布料）时，PIEGraph能够提供更准确的动力学模型，从而提高机器人操作的可靠性和效率。该研究对于推动机器人智能化和自动化具有重要意义，未来可应用于工业生产、医疗康复等领域。

📄 摘要（原文）

Learning data-efficient object dynamics models for robotic manipulation remains challenging, especially for deformable objects. A popular approach is to model objects as sets of 3D particles and learn their motion using graph neural networks. In practice, this is not enough to maintain physical feasibility over long horizons and may require large amounts of interaction data to learn. We introduce PIEGraph, a novel approach to combining analytical physics and data-driven models to capture object dynamics for both rigid and deformable bodies using limited real-world interaction data. PIEGraph consists of two components: (1) a \textbf{P}hysically \textbf{I}nformed particle-based analytical model (implemented as a spring--mass system) to enforce physically feasible motion, and (2) an \textbf{E}quivariant \textbf{Graph} Neural Network with a novel action representation that exploits symmetries in particle interactions to guide the analytical model. We evaluate PIEGraph in simulation and on robot hardware for reorientation and repositioning tasks with ropes, cloth, stuffed animals and rigid objects. We show that our method enables accurate dynamics prediction and reliable downstream robotic manipulation planning, which outperforms state of the art baselines.