Neural Randomized Planning for Whole Body Robot Motion
作者: Yunfan Lu, Yuchen Ma, David Hsu, Panpan Cai
分类: cs.RO
发布日期: 2024-05-18 (更新: 2024-08-12)
💡 一句话要点
提出神经随机规划器(NRP)，解决机器人全身运动规划中的高维空间和复杂环境挑战。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人运动规划 全身运动 神经采样 随机规划 深度学习 零样本迁移 移动操作
📋 核心要点
- 机器人全身运动规划面临高维构型空间和复杂环境几何的挑战，传统方法难以在实际环境中实时规划长距离运动。
- NRP结合全局采样规划和局部神经采样，利用全局规划结构自适应地组合学习到的局部采样分布，兼顾学习和规划的优势。
- 实验表明，NRP在仿真和真实机器人上均优于传统和学习增强的SBMP算法，并具备零样本迁移能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种神经随机规划器（NRP），旨在解决机器人移动操作器在复杂家庭环境中进行长距离全身运动规划的挑战，该挑战源于高维机器人构型空间和复杂的环境几何结构。NRP结合了全局基于采样的运动规划（SBMP）算法和局部神经采样器。NRP利用全局规划器中的搜索结构将学习到的局部采样分布拼接起来，自适应地形成全局采样分布，从而兼顾了学习和规划的优点。局部上，它通过学习从数据中采样有希望的区域来处理高维度问题，并具有丰富的神经网络表示。全局上，它通过规划组合局部采样分布，并利用局部几何相似性来扩展到复杂的环境。在仿真和真实机器人上的实验表明，与一些最佳的经典和学习增强的SBMP算法相比，NRP具有优越的性能。此外，尽管NRP是在仿真中训练的，但它展示了在新的家庭环境中操作的真实机器人的零样本迁移能力，无需任何微调或手动调整。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人全身运动规划问题，尤其是在高维构型空间和复杂环境几何结构下，移动操作器难以实时规划长距离全身运动的难题。现有基于采样的运动规划算法（SBMP）在高维空间中效率较低，而单纯依赖学习的方法泛化能力不足，难以适应新的环境。
核心思路：论文的核心思路是将全局的基于采样的运动规划（SBMP）算法与局部的神经采样器相结合。通过学习局部环境中有效的采样分布，并利用全局规划器的搜索结构将这些局部采样分布拼接起来，形成一个自适应的全局采样分布。这种方法既利用了学习的优势，又保留了规划的全局性。
技术框架：NRP的整体框架包含以下几个主要模块：1) 全局SBMP规划器：负责在整个构型空间中进行搜索，找到大致的运动路径。2) 局部神经采样器：利用神经网络学习局部环境中的有效采样分布，生成高质量的局部运动片段。3) 连接模块：将局部神经采样器生成的运动片段与全局规划器的搜索树连接起来，形成完整的运动轨迹。4) 优化模块：对生成的运动轨迹进行优化，使其更加平滑和可行。
关键创新：NRP的关键创新在于将全局规划和局部学习相结合，通过神经采样器学习局部环境的有效采样分布，并利用全局规划器的搜索结构将这些局部采样分布拼接起来。这种方法能够有效地处理高维空间和复杂环境，提高运动规划的效率和质量。与现有方法的本质区别在于，NRP不是简单地将学习作为规划的辅助手段，而是将学习和规划深度融合，形成一个统一的框架。
关键设计：局部神经采样器通常采用变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）等结构，学习局部环境的构型空间分布。损失函数包括重构损失和对抗损失等，用于保证生成样本的质量和多样性。全局规划器可以使用RRT、PRM等经典算法。关键参数包括神经采样器的网络结构、学习率、采样数量等，以及全局规划器的搜索步长、连接阈值等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，NRP在仿真和真实机器人上的性能均优于传统的RRT和学习增强的Informed RRT*等算法。在仿真环境中，NRP能够显著减少规划时间，并生成更短的运动路径。在真实机器人实验中，NRP展示了良好的零样本迁移能力，无需任何微调即可在新的家庭环境中成功完成任务。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要全身运动规划的机器人应用场景，例如家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等。它可以帮助机器人在复杂环境中更高效、更安全地完成任务，例如物品抓取、导航、装配等。未来，该技术有望进一步推广到更广泛的机器人应用领域，例如自动驾驶、无人机等。
📄 摘要（原文）
Robot motion planning has made vast advances over the past decades, but the challenge remains: robot mobile manipulators struggle to plan long-range whole-body motion in common household environments in real time, because of high-dimensional robot configuration space and complex environment geometry. To tackle the challenge, this paper proposes Neural Randomized Planner (NRP), which combines a global sampling-based motion planning (SBMP) algorithm and a local neural sampler. Intuitively, NRP uses the search structure inside the global planner to stitch together learned local sampling distributions to form a global sampling distribution adaptively. It benefits from both learning and planning. Locally, it tackles high dimensionality by learning to sample in promising regions from data, with a rich neural network representation. Globally, it composes the local sampling distributions through planning and exploits local geometric similarity to scale up to complex environments. Experiments both in simulation and on a real robot show \NRP yields superior performance compared to some of the best classical and learning-enhanced SBMP algorithms. Further, despite being trained in simulation, NRP demonstrates zero-shot transfer to a real robot operating in novel household environments, without any fine-tuning or manual adaptation.