Efficient Motion Planning for Manipulators with Control Barrier Function-Induced Neural Controller

📄 arXiv: 2404.01184v1 📥 PDF

作者: Mingxin Yu, Chenning Yu, M-Mahdi Naddaf-Sh, Devesh Upadhyay, Sicun Gao, Chuchu Fan

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-04-01

备注: Accepted by IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2024)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于控制障碍函数的神经控制器以解决机器人运动规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 控制障碍函数 神经网络 实时控制 机器人技术 路径规划 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的基于采样的运动规划方法在拥挤环境中面临高昂的碰撞检测成本和复杂的采样过程，限制了其实时应用。
  2. 本文提出了一种CBF引导的神经控制器（CBF-INC），结合了实时碰撞避免和长时间运动规划的优势，减少了所需样本数量。
  3. 实验结果显示，CBF-INC-RRT在状态输入下成功率提高14%，节点探索数量减少30%；在LiDAR输入下成功率提高10%。

📝 摘要（中文）

在拥挤环境中，基于采样的运动规划方法常常面临昂贵的碰撞检测和高采样复杂度的问题，难以实现实时应用。为了解决这一问题，本文提出了一种新的通用控制障碍函数（CBF）引导的转向控制器，以减少在采样基础运动规划RRT中所需的样本数量。该方法结合了CBF在实时碰撞避免控制中的优势和RRT在长时间运动规划中的能力，通过使用CBF引导的神经控制器（CBF-INC）生成控制信号，引导系统朝向RRT采样的配置。实验结果表明，CBF-INC-RRT在困难测试案例中成功率提高14%，探索节点数量减少30%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在拥挤环境中，基于采样的运动规划方法因碰撞检测和采样复杂度高而导致的实时性不足的问题。现有方法往往需要大量样本进行碰撞检测，难以满足实时控制的需求。

核心思路：论文提出的CBF引导的神经控制器（CBF-INC）通过结合控制障碍函数的实时碰撞避免能力与RRT的长时间规划能力，生成控制信号，引导系统朝向目标配置，从而减少所需样本数量。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：CBF-INC神经网络模块和RRT采样模块。CBF-INC根据不同输入（状态输入或LiDAR点云输入）生成控制信号，RRT则负责进行采样和路径规划。

关键创新：CBF-INC的最大创新在于其能够在不牺牲安全性的前提下，平衡机器人到达目标的能力与避免碰撞的需求，克服了手动设计CBF的过于保守的问题。

关键设计：CBF-INC网络结构采用了深度神经网络，针对不同输入设计了两种变体，并在训练过程中使用了适当的损失函数，以确保生成的控制信号既安全又有效。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，CBF-INC-RRT在状态输入下成功率提高14%，探索节点数量减少30%，在LiDAR输入下成功率提高10%。这些结果显示了该方法在复杂环境中的有效性和优越性，尤其是在传统RRT方法无法直接应用的情况下。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人以及自动驾驶等需要在复杂环境中进行实时运动规划的场景。通过提高运动规划的效率和安全性，能够显著提升机器人在实际应用中的表现和可靠性。

📄 摘要（原文）

Sampling-based motion planning methods for manipulators in crowded environments often suffer from expensive collision checking and high sampling complexity, which make them difficult to use in real time. To address this issue, we propose a new generalizable control barrier function (CBF)-based steering controller to reduce the number of samples needed in a sampling-based motion planner RRT. Our method combines the strength of CBF for real-time collision-avoidance control and RRT for long-horizon motion planning, by using CBF-induced neural controller (CBF-INC) to generate control signals that steer the system towards sampled configurations by RRT. CBF-INC is learned as Neural Networks and has two variants handling different inputs, respectively: state (signed distance) input and point-cloud input from LiDAR. In the latter case, we also study two different settings: fully and partially observed environmental information. Compared to manually crafted CBF which suffers from over-approximating robot geometry, CBF-INC can balance safety and goal-reaching better without being over-conservative. Given state-based input, our neural CBF-induced neural controller-enhanced RRT (CBF-INC-RRT) can increase the success rate by 14% while reducing the number of nodes explored by 30%, compared with vanilla RRT on hard test cases. Given LiDAR input where vanilla RRT is not directly applicable, we demonstrate that our CBF-INC-RRT can improve the success rate by 10%, compared with planning with other steering controllers. Our project page with supplementary material is at https://mit-realm.github.io/CBF-INC-RRT-website/.