History-Conditioned Flow Matching for Probabilistic Dynamics of Tendon-Driven Continuum Robots
作者: Hang Yang, Tingcong Liu, Junjie Xiong, Fangju Yang, Ke Wu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-22
💡 一句话要点
提出历史条件流匹配方法以解决腱驱动连续机器人动力学不确定性问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 腱驱动机器人 动力学建模 流匹配 不确定性建模 概率预测
📋 核心要点
- 腱驱动连续机器人的动力学建模面临材料和摩擦等不确定性，现有方法无法充分表征这些因素。
- 本文提出了一种历史条件流匹配框架，利用运动和驱动历史来预测未来关节配置的概率分布。
- 在仿真和物理机器人实验中，该方法的五秒轨迹能量分数显著低于对比基线，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
腱驱动连续机器人的确定性动力学建模面临材料行为、腱传输、摩擦和接触等不确定性挑战。现有的关节配置和腱命令无法完全表征这些内部机械因素，导致后续运动的不确定性。为此，本文提出了一种历史条件、物理信息驱动的流匹配框架，用于概率动力学预测，通过运动和驱动历史来预测下一个完整关节配置的分布。该模型在仿真中表现出色，能在内部摩擦变化和未观察到的驱动干扰下，分别实现12.05 mm和9.29 mm的五秒轨迹能量分数，优于条件变分自编码器和扩散基线。实验结果表明，该方法在物理机器人上也能有效捕捉主要运动序列。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决腱驱动连续机器人在动力学建模中面临的内部不确定性问题。现有方法无法充分考虑材料行为、摩擦和驱动命令的变化，导致运动预测的不准确性。
核心思路：提出历史条件流匹配框架，通过结合运动和驱动历史信息，预测下一个关节配置的概率分布，从而提高动力学预测的准确性和鲁棒性。
技术框架：该框架包括数据采集、历史信息提取、流匹配模型构建和预测模块。首先收集运动和驱动历史数据，然后利用这些数据训练流匹配模型，最后进行下一步配置的概率预测。
关键创新：本研究的创新在于引入历史条件和物理信息驱动的流匹配方法，显著提升了对不确定性因素的建模能力，与传统的确定性模型相比，能够更好地处理复杂的动力学行为。
关键设计：模型采用了特定的损失函数来优化预测精度，并设计了适应性网络结构以处理不同的输入数据。关键参数设置经过多次实验调整，以确保模型在各种场景下的稳定性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在内部摩擦变化和未观察到的驱动干扰下，模型在仿真中实现了12.05 mm和9.29 mm的五秒轨迹能量分数，均优于条件变分自编码器和扩散基线。此外，物理机器人实验中，模型在未训练的腱命令配置下也表现出色，五秒能量分数分别为11.91 mm和11.42 mm，进一步验证了模型的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗机器人、柔性机器人和自动化制造等。通过提高腱驱动连续机器人的运动预测能力，能够在复杂环境中实现更高效的操作，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Deterministic dynamics modeling of tendon-driven continuum robots remains challenging owing to uncertainties in material behavior, tendon transmission, friction, and contact. Measured joint configurations and nominal tendon commands do not fully characterize these internal mechanical factors, leaving uncertainty in the subsequent motion. We therefore develop a history-conditioned, physics-informed flow-matching framework for probabilistic dynamics prediction, using motion and actuation histories to predict the distribution of the next complete joint configuration. By recursively sampling next-step configurations under prescribed commands, the model predicts distributions of future whole-body motions. In simulation, scenario-specific models achieve five-second trajectory Energy Scores (lower is better) of 12.05 mm under internal friction variation and 9.29 mm under unobserved actuation disturbances. Relative to the conditional variational autoencoder and diffusion baselines, Flow attains lower Energy Scores and coverage closer to the nominal level in both scenarios. Ablations support history and structural conditioning in both scenarios. On the physical robot, predictions under two tendon-command profiles excluded from training capture the principal motion sequences, with five-second Energy Scores of 11.91 and 11.42 mm, lower than the compared baselines. The predicted-to-measured spread ratios are 1.65 and 1.22 (closer to 1 is better). These results support history-conditioned probabilistic dynamics prediction under incomplete mechanical observations.