北航院士团队Nature子刊提出PhyFilter,不堆数据让机器人跨地形泛化
机器之心 · wechat · 2026-09-11
北航郭雷院士团队、北京航天控制仪器研究所王巍院士团队与新加坡南洋理工大学 MARS 团队在 Nature npj Robotics 发表 PhyFilter,提出一条与「堆数据」互补的机器人泛化路径。
核心思想是把神经网络的学习误差看作可被「滤掉」的低频信号:借助机器人自身的实时状态反馈与已知的物理微分结构,在线修正学习输出。PhyFilter 是即插即用、模型无关的轻量模块,滤波参数可通过最优控制 + 伴随法自动学习,无需手工整定,并能在 STM32 微控制器上以 500Hz 运行。
实验覆盖四足运动、无人机、空中机械臂与加速度感知四类系统:仅在平地仿真训练的四足策略可直接跨越石板路、草地、沙地与碎石路(五类未见场景成功率最高 80%,基线大多为 0);无人机圆轨迹跟踪误差降低 30.22%;空中机械臂在 5m/s 风扰下完成厘米级抓放。研究认为,利用物理先验与反馈结构,可能比无止境扩充数据更接近生物式泛化。论文、网站与代码均已开源。
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