Motion Memory: Leveraging Past Experiences to Accelerate Future Motion Planning

📄 arXiv: 2310.06198v2 📥 PDF

作者: Dibyendu Das, Yuanjie Lu, Erion Plaku, Xuesu Xiao

分类: cs.RO

发布日期: 2023-10-09 (更新: 2024-03-13)

DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10610790

💡 一句话要点

提出运动记忆方法以加速未来运动规划

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 机器学习 历史经验 效率提升 机器人技术 自动驾驶 规划算法

📋 核心要点

  1. 现有运动规划方法通常从零开始解决问题，效率低下，未能利用过去的经验。
  2. 本文提出的运动记忆方法通过利用历史规划经验，显著加速未来的运动规划过程。
  3. 实验结果显示，运动记忆技术在超过30,000个问题实例中，规划速度提升可达89%。

📝 摘要（中文）

在面对新的运动规划问题时，大多数运动规划器通常从头开始解决，例如通过采样和探索或从直线路径开始优化。然而，大多数运动规划器在其生命周期中经历了各种规划问题，这些经验尚未被利用。本文提出了一种简单但高效的方法，称为运动记忆，它允许不同的运动规划器利用过去的经验加速未来的规划。我们展示了运动记忆如何在面对新的规划问题时，通过多种方式减少规划时间。通过对三种不同运动规划器在三类规划问题上进行的广泛实验，结果表明，采用运动记忆技术后，规划速度可以显著提高，最高可达89%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决运动规划器在面对新问题时效率低下的问题。现有方法通常从头开始，未能有效利用历史经验，导致规划时间冗长。

核心思路：论文提出的运动记忆方法通过将过去的规划经验整合到新的规划过程中，帮助运动规划器加速决策。该方法可以视为对现有规划器的补充，提升其效率。

技术框架：运动记忆的整体架构包括历史经验的存储、检索和应用三个主要模块。首先，系统记录过去的规划过程；其次，在新问题出现时，快速检索相关经验；最后，将这些经验应用于当前规划以加速决策。

关键创新：运动记忆的最大创新在于其能够将历史规划经验系统化，并有效整合到新的规划任务中。这与传统方法的本质区别在于，后者通常忽视历史数据的价值。

关键设计：在实现过程中，关键参数包括历史经验的存储策略和检索算法。此外，损失函数设计用于优化经验的选择和应用，以确保在新问题中最大化效率。具体的网络结构和算法细节在论文中进行了详细讨论。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用运动记忆技术后，规划速度提升可达89%。在超过30,000个问题实例的测试中，运动记忆显著优于传统运动规划方法，展示了其在不同规划问题上的广泛适用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶汽车和工业自动化等。通过提高运动规划的效率，运动记忆方法可以显著缩短任务完成时间，提升系统的响应能力和灵活性，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

When facing a new motion-planning problem, most motion planners solve it from scratch, e.g., via sampling and exploration or starting optimization from a straight-line path. However, most motion planners have to experience a variety of planning problems throughout their lifetimes, which are yet to be leveraged for future planning. In this paper, we present a simple but efficient method called Motion Memory, which allows different motion planners to accelerate future planning using past experiences. Treating existing motion planners as either a closed or open box, we present a variety of ways that Motion Memory can contribute to reduce the planning time when facing a new planning problem. We provide extensive experiment results with three different motion planners on three classes of planning problems with over 30,000 problem instances and show that planning speed can be significantly reduced by up to 89% with the proposed Motion Memory technique and with increasing past planning experiences.