Neural Potential Field for Obstacle-Aware Local Motion Planning
作者: Muhammad Alhaddad, Konstantin Mironov, Aleksey Staroverov, Aleksandr Panov
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2023-10-25
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出神经势场以解决障碍物感知的局部运动规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型预测控制 局部运动规划 神经网络 碰撞成本 移动机器人 实时规划 神经势场
📋 核心要点
- 现有的模型预测控制方法在处理任意障碍物地图和机器人轮廓时，难以有效表示碰撞成本，导致局部规划的挑战。
- 本文提出神经势场，通过神经网络模型生成可微分的碰撞成本，结合神经图像编码器显著降低问题维度，提升规划效率。
- 实验结果表明，所提方法在平滑性和安全距离方面优于现有局部规划器，并能在Husky UGV移动机器人上实现实时规划。
📝 摘要（中文）
模型预测控制（MPC）可以为移动机器人平台提供局部运动规划。然而，在障碍物地图和机器人轮廓任意的情况下，碰撞成本的解析表示是一个挑战。本文提出了一种神经势场：一种神经网络模型，根据机器人姿态、障碍物地图和机器人轮廓返回可微分的碰撞成本。该模型的可微性使其能够在MPC求解器中使用。为了降低问题的维度，我们的架构包括神经图像编码器，将障碍物地图和机器人轮廓转换为嵌入，降低了问题维度两个数量级。网络训练的参考数据基于有符号距离函数的算法计算生成。比较实验表明，所提出的方法在平滑性、路径长度和与障碍物的安全距离方面与现有局部规划器相当。对Husky UGV移动机器人的实验表明，我们的方法允许实时和安全的局部规划。代码已在https://github.com/cog-isa/NPField上发布，并附有演示视频。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在任意障碍物地图和机器人轮廓下，模型预测控制（MPC）中碰撞成本的解析表示问题。现有方法在处理复杂环境时，难以有效计算碰撞成本，影响局部运动规划的性能。
核心思路：本文提出的神经势场模型利用神经网络生成可微分的碰撞成本，这一设计使得该模型能够与MPC求解器无缝集成，从而提高规划的灵活性和效率。
技术框架：整体架构包括神经网络模型和神经图像编码器。神经网络负责生成碰撞成本，而神经图像编码器将障碍物地图和机器人轮廓转换为低维嵌入，显著降低了问题的维度。
关键创新：最重要的创新在于提出了神经势场模型，该模型能够生成可微分的碰撞成本，并通过神经图像编码器降低问题维度，与传统方法相比，具有更高的灵活性和效率。
关键设计：模型的关键设计包括损失函数的选择和网络结构的优化。通过有符号距离函数生成的训练数据为网络提供了准确的碰撞成本信息，确保了模型的有效性和稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在平滑性方面优于现有局部规划器，路径长度相当，同时与障碍物保持安全距离。Husky UGV移动机器人上的实验验证了该方法的实时性和安全性，展示了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括移动机器人、自动驾驶车辆和无人机等需要实时避障和路径规划的场景。其创新的神经势场模型能够在复杂环境中实现安全、高效的局部运动规划，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Model predictive control (MPC) may provide local motion planning for mobile robotic platforms. The challenging aspect is the analytic representation of collision cost for the case when both the obstacle map and robot footprint are arbitrary. We propose a Neural Potential Field: a neural network model that returns a differentiable collision cost based on robot pose, obstacle map, and robot footprint. The differentiability of our model allows its usage within the MPC solver. It is computationally hard to solve problems with a very high number of parameters. Therefore, our architecture includes neural image encoders, which transform obstacle maps and robot footprints into embeddings, which reduce problem dimensionality by two orders of magnitude. The reference data for network training are generated based on algorithmic calculation of a signed distance function. Comparative experiments showed that the proposed approach is comparable with existing local planners: it provides trajectories with outperforming smoothness, comparable path length, and safe distance from obstacles. Experiment on Husky UGV mobile robot showed that our approach allows real-time and safe local planning. The code for our approach is presented at https://github.com/cog-isa/NPField together with demo video.