基于知识的神经常微分方程在Cosserat杆软机器人中的应用
内容提要
本文探讨了利用神经网络建模力学系统的Lagrangian及广义力，强调结合先验物理知识可提升动力学模型的预测准确性，尤其在机器人动力学建模中表现优异。提出的多种基于物理知识的深度学习方法在有限数据下展现了有效性和可靠性。
延伸解读
物理知识注入神经网络的价值
文章指出，将先验物理知识注入神经网络结构，能显著提升动力学预测准确率。例如，通过增广拉格朗日法强制实施物理约束，在相同训练数据下，预测准确率比无先验知识的基线方法提升两个数量级。这表明，结合物理知识不仅提高数据效率，还增强模型可靠性，为机器人动力学建模提供了新思路。
软体机器人建模与控制的进展
文章介绍了基于可微分模拟器的软致动器物理可行模型训练方法，结合有限元方法实现闭环控制，构建MPC控制器完成硬币拉动任务，仿真误差低于5%。此外，数据驱动的模型简化方法通过拉格朗日算子推断构建高效代理模型，在海鳗游泳软机器人案例中，与231,336个自由度对比，保留了潜在拉格朗日结构，提高了预测准确性和鲁棒性。
训练算法与平台支持
针对NeuralODEs训练时间长、效果不佳的问题，文章提出利用混沌和数学优化的训练算法，在不更改模型架构的情况下，大幅降低误差值，并能准确捕捉长期行为、正确外推未来。同时，SoftZoo平台支持软体机器人设计与性能权衡研究，提供多种环境和任务的基准测试，促进协同设计算法的发展。
Q&A
神经网络如何提高机器人动力学建模的准确性？
通过将物理学基础知识注入神经网络，实验证明该方法能显著提升系统动力学预测准确率。
使用结构化机械模型的优势是什么？
结构化机械模型在数据效率高、易于应用先前知识和与基于模型的控制技术结合方面具有优势。
如何解决NeuralODEs训练时间长的问题？
提出了一种利用混沌和数学优化的训练算法，可以有效降低训练时间和误差值。
SoftZoo平台的主要功能是什么？
SoftZoo是一个支持多种环境和任务的虚拟平台，提供设计表示和协同设计算法的基准测试。
结合先验物理知识与深度学习面临哪些挑战？
在学习动力系统方面，结合先验物理知识与深度学习面临基本挑战，但也带来了新机遇。
如何通过FEM模型提升机器人运动学建模效率？
基于学习的方法通过FEM模型压缩获得非线性可变性数据，提升机器人运动学建模效率。
