5、结合归纳偏置的机器人控制与学习算法

结合归纳偏置的机器人控制与学习算法

1. 引言

机器人控制和学习是现代机器人技术的核心挑战之一。传统的经典工程方法通过精心设计的模块来解决这些问题，而深度学习方法则依赖于黑箱模型，直接从数据中学习。两者各有优劣：经典方法劳动强度大，但具有较高的可解释性和泛化能力；深度学习方法则具有通用适用性和高模型容量，但在非训练领域容易过拟合。本文将探讨如何结合这两种方法，利用归纳偏置来提高机器人控制和学习算法的性能。

2. 可微分的牛顿-欧拉算法（DiffNEA）

DiffNEA是一种用于学习刚体系统动态参数的方法，特别适用于包含摩擦和非完整约束的系统。通过结合自动微分、虚拟参数和基于梯度的优化，DiffNEA能够推断出物理上一致的参数。以下是DiffNEA的主要特点：

• 物理一致性 ：DiffNEA保证了推断出的参数在物理上是合理的，例如质量必须为正，惯性矩阵必须是正定的。
• 复杂摩擦模型 ：DiffNEA不仅支持简单的粘性摩擦模型，还支持更复杂的摩擦模型，如斯特里贝克摩擦模型。
• 非完整约束 ：DiffNEA可以处理非完整约束，例如不可伸缩的绳索或自行车的运动。

实验评估

为了验证DiffNEA的有效性，我们在多个物理系统上进行了实验，包括Furuta摆锤和摆杆车。实验结果显示，DiffNEA在需要外推时表现卓越，能够学习到杯中球任务的准确动态模型，仅用4分钟的数据就解决了该任务。相比之下，黑盒深度网络在相同任务上失败，因为它们容易被强化学习代理利用，导致