Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations for Cosserat Rod-based Soft Robots

软体机器人由于其柔软和被动的特性，相比刚性机器人具有许多优势。然而，由于其高空间维度，建模软体机器人的动力学通常具有挑战性，使得使用基于模型的方法难以准确控制软体机器人。模拟软体机器人通常需要直接数值模拟偏微分方程。这不仅需要准确的数值模型，而且使得软体机器人建模变得缓慢和昂贵。深度学习算法在数据驱动的软体机器人建模方面显示出了很好的前景。然而，这些算法通常需要大量数据，这些数据在软体机器人的模拟或实际实验中很难获得。在这项工作中，我们提出了KNODE-Cosserat框架，该框架结合了基于第一原理的物理模型和神经常微分方程。我们充分利用了物理模型的泛化能力和深度学习方法的快速速度。我们在模拟和实际实验中验证了我们的框架。在两种情况下，我们都展示了机器人模型在不同指标下显着优于基准模型。

如何结合物理模型和深度学习算法来提高软机器人的建模精度和速度？

论文提出了一种结合物理模型和神经常微分方程的框架，用于软机器人的建模和控制。这个框架可以快速地进行建模和控制，同时还能够提高建模精度。

论文在仿真和实际实验中验证了该框架的有效性，并且相比于基线模型，在多个指标上都有了显著的提升。

最近的相关研究包括使用深度学习建模软机器人的方法和使用物理模型建模软机器人的方法。其中，使用深度学习建模的论文包括《Deep Reinforcement Learning for Soft Robotics: A Review》和《A Deep Learning Framework for Robust and Reliable Soft Robot Control》；使用物理模型建模的论文包括《Modeling and Control of Soft Robots using the Finite Element Method》和《A Cosserat-based Approach to Soft Robotics: Modeling, Simulation, and Control》。