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ICRA顶会 | 当无人机遇上扩散模型：如何让四旋翼飞行器在复杂环境中「稳如泰山」？

article 2025/3/10 3:34:27

一、无人机飞行的「隐形敌人」

从外卖配送、电力巡检到影视航拍，四旋翼无人机正融入生产生活的方方面面。然而，看似灵活的飞行背后隐藏着巨大的挑战——现实环境中的不确定性。一阵突如其来的风、一个未知的障碍物，甚至机身重量的微小变化，都可能导致飞行轨迹偏离预期。传统控制方法往往依赖精确的数学模型，但实际飞行中空气动力学效应、传感器噪声和外部干扰像“隐形敌人”一样难以完全预测，成为制约无人机自主性能的瓶颈。

近期，一篇题为《DroneDiffusion: Robust Quadrotor Dynamics Learning with Diffusion Models》的论文提出了一种创新解决方案：将AI领域大热的扩散模型（Diffusion Models）引入无人机动力学建模。这种方法不仅成功捕捉到复杂环境中的多模态不确定性，还在模拟和真实飞行测试中展现出强大的泛化能力。让我们一起揭开这项技术的面纱。

论文标题：DroneDiffusion: Robust Quadrotor Dynamics Learning with Diffusion Models

论文作者：Avirup Das, Rishabh Dev Yadav, Sihao Sun, Mingfei Sun, Samuel Kaski, Wei Pan

论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.11292

二、传统方法的瓶颈：当「高斯分布」遇上「真实世界」

1. 为什么现有模型会「失灵」？

传统无人机动力学建模常基于两种思路：

基于物理公式的解析模型：需假设阻力、升力等参数已知，但是在现实生活中难以精确测量，导致应用受限；

数据驱动的概率模型：随着技术的发展，一些数据驱动的动力学建模方法被提出，如高斯过程GP、深度神经网络DNN。这些方法通过大量飞行数据学习不确定性。但这类模型通常假设噪声服从高斯分布，而真实环境中不确定性往往呈现多模态分布（如不同方向的风突变为多个可能的干扰模式），导致预测偏差。

2. 扩散模型的「降维打击」

针对上述传统动力学模型建模存在的困难，扩散模型在图像生成领域以“从噪声中逐步构建细节”的能力著称。研究发现，这一特性恰好适合建模真实世界中的复杂不确定性：通过反复“去噪”过程，扩散模型能从混沌的噪声中还原出多峰值的概率分布。这一特点被论文作者巧妙应用于无人机动力学学习，让模型在复杂干扰下仍能把握多种可能性。

三、算法理论

DroneDiffusion的核心方法：三步构建「抗干扰飞行大脑」

第一步：重新定义动力学方程——「动力学本质解耦」

传统无人机控制依赖精确的动力学建模，但实际飞行中载重变化、空气扰动等因素复杂多变，导致无法精确对无人机动力学建模。为了简化建模过程，DroneDiffusion将动力学分解为：

$\bar{m} \ddot{p} + \mathcal{H} = u,$

其中： $\bar{m}$ 是标称质量（设计时的理论质量）， $\mathcal{H}$ 是“残余动力学项”，涵盖质量误差（如载重变化）和空气动力干扰（如风阻、地面效应）

关键思路：将复杂干扰统一建模为残差项 $\mathcal{H}$ ，代替传统人工建模，使模型直接面向未知扰动的本质。后续只需学习 $\mathcal{H}$ 的多模态分布，避免对单一干扰的过拟合。

第二步：扩散模型「序列预测」——像解谜一样预测未来

传统单步预测模型容易因误差累积“一步错，步步错”。为了解决这个误差累积问题，DroneDiffusion创新性地将动力学建模转化为序列生成任务，利用扩散模型预测未来多步的 $\mathcal{H}$ 值。

图1：DroneDiffusion 框架的飞行控制流程图

算法流程（见图1）：
1.采集飞行数据，构造包含状态（位置、速度）、控制输入 $u$ 和残余项 $\mathcal{H}$ 的序列；
2.扩散模型学习以当前状态为条件，生成 $\mathcal{H}$ 的概率分布；
3.通过逐步去噪，生成高置信度 $\mathcal{H}$ 的序列。

技术细节：

模型将扩散过程的每一步反向更新公式与控制系统状态绑定：

$\mathcal{H}^{k-1} = \frac{1}{\sqrt{\alpha^k}} \left( \mathcal{H}^k - \frac{1 - \alpha^k}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}^k}} \epsilon_\theta(\zeta, u, \mathcal{H}^k, k) + \sqrt{\beta^k} \mathbf{z} \right)$

其中 $\epsilon_\theta$ 是训练出的噪声预测网络， $\zeta$ 为传感器数据， $z$ 为随机噪声。这一公式使模型能结合实时观测信息动态调整预测。

第三步：自适应控制——让无人机「智能纠偏」

仅靠预测无法100%精准，控制器需同时兼顾预测结果和实时状态，否则一次预测失误可能导致失控。DroneDiffusion设计了一种混合控制律，融合预测与实时调整能力：

$u(t) = -\Lambda s + \bar{m} (\ddot{p}_d - \Phi \dot{e}_p) + \hat{\mathcal{H}} - \hat{\sigma}(t) \left( \frac{s}{\|s\|} \right),$

其中： $s = \dot{e}_p + \Lambda e_p$ 是滑模变量（衡量跟踪误差）， $\hat{\sigma}(t)$ 自适应调节鲁棒性，动态补偿预测误差。 $\hat{\mathcal{H}}$ 为扩散模型预测的扰动估计。

闭环稳定性设计：

前馈补偿： $\hat{\mathcal{H}}$ 直接抵消干扰的确定性部分。

自适应鲁棒项： $\hat{\sigma}(t) \left( \frac{s}{\|s\|} \right)$ 抑制预测残差的未建模动态，保障Lyapunov稳定性。

四、DroneDiffusion 通过三步重构无人机抗扰控制体系

1.动力学解耦——将无人机动力学分解为「标称模型+残差干扰」，绕过对复杂干扰的精确建模，将不可控的物理耦合转化为可学习的黑箱残差项 $\mathcal{H}$ ，为后续数据驱动铺路；

2.扩散预测——用扩散模型生成未来多步的干扰序列，以传感器数据为条件，通过逐步去噪生成 $\mathcal{H}$ 的时序分布，解决传统单步预测的误差累积难题，实现预判式抗扰；

3.双模控制——设计「前馈预测补偿+自适应滑模容错」的混合控制律，既注入扩散模型的预测值抵消确定性干扰，又通过自适应参数动态修正未建模误差，形成物理模型可解释性、数据驱动泛化性、鲁棒安全性的三重保障。这一闭环框架以「解耦-预测-纠偏」的逻辑链路，实现了从被动抗扰到主动泛化的质变，让无人机在建模盲区中依然稳如磐石。

五、实验验证

场景1：复杂轨迹跟踪

测试内容：在训练时仅接触直线、圆圈等简单轨迹，测试时让无人机跟踪“8字轨迹”“螺旋轨迹”等复杂轨迹。

图2：左侧：原始轨迹，如直线、正方形、风筝形、圆形、正弦波和螺旋形，在所有三个平面（xy、yz、xz）中进行，以捕捉多种运动模式。右侧：复杂轨迹包括大尺度转角、环形路径以及复杂的三维运动，展示了具有挑战性的现实世界飞行场景。

结果（表1）：

DroneDiffusion的跟踪误差比GP、DNN等方法降低30%-50%，与真实轨迹几乎重合（见图3，图4）。

表1：仿真中的预测与追踪对比

图3：DM-AC在现实世界飞行中参考轨迹与跟踪轨迹的比较。

图4：在现实世界飞行中对复杂轨迹“A”的跟踪误差比较。GP-AC、DNN-AC、GPT-AC和DM-AC的RMS跟踪误差分别为0.075米、0.071米、0.067米和0.054米。

场景2：极端干扰测试

突发挑战：载重增加至0.8kg（超训练范围）、风速6m/s（相当于3级风）。

图5：左图和中图：分别展示了载重0.4公斤和0.8公斤的四旋翼无人机的连续快照。右图：展示了在两个风扇产生的外部风的影响下的四旋翼无人机。

表现：传统自适应控制器出现明显振荡，而DroneDiffusion仍保持稳定（表2），自适应项自动增强抗干扰能力。

表2：真实世界中性能对比

通过t-SNE可视化（图6），传统方法预测的分布集中，而扩散模型生成的呈现清晰的多个簇，成功捕捉到不同干扰模式下的动力学特征。

四、DroneDiffusion 通过三步重构无人机抗扰控制体系：

1. 动力学解耦——将无人机动力学分解为「标称模型+残差干扰」，绕过对复杂干扰的精确建模，将不可控的物理耦合转化为可学习的黑箱残差项H，为后续数据驱动铺路； 2. 扩散预测——用扩散模型生成未来多步的干扰序列，以传感器数据为条件，通过逐步去噪生成H的时序分布，解决传统单步预测的误差累积难题，实现预判式抗扰； 3. 双模控制——设计「前馈预测补偿+自适应滑模容错」的混合控制律，既注入扩散模型的预测值抵消确定性干扰，又通过自适应参数动态修正未建模误差，形成物理模型可解释性、数据驱动泛化性、鲁棒安全性的三重保障。这一闭环框架以「解耦-预测-纠偏」的逻辑链路，实现了从被动抗扰到主动泛化的质变，让无人机在建模盲区中依然稳如磐石。

五、实验验证

场景1：复杂轨迹跟踪

测试内容：在训练时仅接触直线、圆圈等简单轨迹，测试时让无人机跟踪“8字轨迹”“螺旋轨迹”等复杂轨迹。

结果（表1）：

DroneDiffusion的跟踪误差比GP、DNN等方法降低30%-50%，与真实轨迹几乎重合（见图3，图4）。

表1：仿真中的预测与追踪对比

图3：DM-AC在现实世界飞行中参考轨迹与跟踪轨迹的比较。

图4：在现实世界飞行中对复杂轨迹“A”的跟踪误差比较。GP-AC、DNN-AC、GPT-AC和DM-AC的RMS跟踪误差分别为0.075米、0.071米、0.067米和0.054米。

场景2：极端干扰测试

突发挑战：载重增加至0.8kg（超训练范围）、风速6m/s（相当于3级风）。

图5：左图和中图：分别展示了载重0.4公斤和0.8公斤的四旋翼无人机的连续快照。右图：展示了在两个风扇产生的外部风的影响下的四旋翼无人机。

表现：传统自适应控制器出现明显振荡，而DroneDiffusion仍保持稳定（表2），自适应项自动增强抗干扰能力。

表2：真实世界中性能对比

通过t-SNE可视化（图6），传统方法预测的分布集中，而扩散模型生成的呈现清晰的多个簇，成功捕捉到不同干扰模式下的动力学特征。

图6：从真实世界飞行数据观测到的的t-SNE图

六、总结

DroneDiffusion的突破不仅在于技术层面，更展示了一种跨学科思维范式：当控制理论面对现实世界的混沌，生成式AI的“想象力”或许正是解码不确定性的钥匙。这种以扩散模型为桥梁，连接数据驱动学习与经典控制理论的方法，为机器人、自动驾驶等领域带来了普适性框架。或许在不远的未来，所有需要在混沌现实世界中自主行动的智能体，都将携带一枚“扩散核心”——以生成之能，驯服无常。

Ref：DroneDiffusion: Robust Quadrotor Dynamics Learning with Diffusion Models

编译｜麻哈情节

审核｜apr

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