PH-Dreamer:基于端口哈密顿生成动力学的物理驱动世界模型
机器学习
2026-05-19 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器人学
摘要
基于循环状态空间架构构建的世界模型能够实现高效的潜在想象,但在物理上仍缺乏结构,产生的动力学违反守恒与耗散原理。我们引入了一个统一的端口哈密顿框架,通过三种协同机制来弥补这一缺陷。首先,通过将投影潜在演化建模为由动作控制、受流与耗散约束的能量路由,将隐式物理先验嵌入循环转移中,使投影 PH 相空间偏向更紧凑且具物理结构的表示。其次,我们开发了一个运动学感知能量世界模型,从本体感受观测中估计哈密顿量与功率平衡,为热力学推理提供显式的物理信号。第三,利用这些能量梯度,我们建立了一个能量引导的 Actor-Critic,使用拉格朗日乘子对策略优化进行正则化,以实现更低能量与更平滑的控制。在视觉控制基准上,该范式不仅获得了更优的渐近回报,还通过在想象奖励与真实奖励之间建立更紧密、更低方差的对应关系,提升了内部模拟器的保真度,同时将潜在相空间体积减少了 4.18-8.41%,能耗减少高达 7.80%,平均加加速度减少高达 9.38%。
引用
@article{arxiv.2605.18303,
title = {PH-Dreamer: A Physics-Driven World Model via Port-Hamiltonian Generative Dynamics},
author = {Xueyu Luan and Chenwei Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.18303},
year = {2026}
}
备注
12 pages, 3 figures