DiPPeR: Diffusion-based 2D Path Planner applied on Legged Robots
作者: Jianwei Liu, Maria Stamatopoulou, Dimitrios Kanoulas
分类: cs.RO
发布日期: 2023-10-11 (更新: 2024-05-29)
备注: 7 pages, 9 figures
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出DiPPeR以解决四足机器人路径规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 路径规划 四足机器人 扩散驱动 卷积神经网络 自主导航 机器人技术 动态环境
📋 核心要点
- 现有的路径规划方法在复杂环境中往往面临速度慢和路径质量不稳定的问题，限制了四足机器人的应用。
- DiPPeR通过引入扩散驱动技术，结合图像条件生成路径，显著提升了路径规划的速度和一致性。
- 实验结果表明，DiPPeR在轨迹生成速度上比传统算法快23倍，并且在多种环境下保持高达87%的路径一致性。
📝 摘要（中文）
在本研究中，我们提出了DiPPeR，一个新颖且快速的二维路径规划框架，专为四足机器人运动设计，利用扩散驱动技术。我们的贡献包括可扩展的地图图像和相应轨迹的数据生成器、基于图像条件的扩散规划器，以及采用卷积神经网络的训练/推理管道。我们在多个迷宫和实际部署场景中验证了该方法，包括波士顿动力的Spot和Unitree的Go1机器人。DiPPeR在轨迹生成方面的速度平均比基于搜索和数据驱动的路径规划算法快23倍，并在不同长度和障碍结构的地图中，生成可行路径的一致性达到87%。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决四足机器人在复杂环境中的路径规划问题。现有方法在处理动态障碍物和复杂地形时，往往速度较慢且路径质量不稳定。
核心思路：DiPPeR的核心思路是利用扩散驱动技术，通过图像条件生成路径，从而提高路径规划的效率和可靠性。该方法通过学习地图图像与路径之间的关系，快速生成可行路径。
技术框架：DiPPeR的整体架构包括数据生成模块、图像条件扩散规划器和基于卷积神经网络的训练/推理管道。数据生成模块负责创建地图图像和对应的轨迹，扩散规划器则根据输入图像生成路径。
关键创新：DiPPeR的主要创新在于将扩散驱动技术应用于路径规划领域，显著提升了路径生成的速度和一致性。这一方法与传统的基于搜索和数据驱动的路径规划方法有本质区别。
关键设计：在设计中，DiPPeR采用了特定的损失函数来优化路径生成的质量，并使用卷积神经网络来处理图像输入，确保生成的路径在各种环境下都具备较高的可行性。通过调节网络结构和参数设置，进一步提升了模型的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DiPPeR在多个实验中表现出色，轨迹生成速度比传统路径规划算法快23倍，同时在不同长度和障碍结构的地图中，路径的一致性高达87%。这一显著的性能提升展示了扩散驱动技术在路径规划中的有效性。
🎯 应用场景
DiPPeR的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其是在复杂环境中的四足机器人导航和自主移动。该框架可应用于救援、探测和物流等领域，提升机器人在动态和不确定环境中的适应能力。未来，DiPPeR可能会与其他智能系统结合，推动机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
In this work, we present DiPPeR, a novel and fast 2D path planning framework for quadrupedal locomotion, leveraging diffusion-driven techniques. Our contributions include a scalable dataset generator for map images and corresponding trajectories, an image-conditioned diffusion planner for mobile robots, and a training/inference pipeline employing CNNs. We validate our approach in several mazes, as well as in real-world deployment scenarios on Boston Dynamic's Spot and Unitree's Go1 robots. DiPPeR performs on average 23 times faster for trajectory generation against both search based and data driven path planning algorithms with an average of 87% consistency in producing feasible paths of various length in maps of variable size, and obstacle structure. Website: https://rpl-cs-ucl.github.io/DiPPeR