Configuration Space Distance Fields for Manipulation Planning

📄 arXiv: 2406.01137v1 📥 PDF

作者: Yiming Li, Xuemin Chi, Amirreza Razmjoo, Sylvain Calinon

分类: cs.RO

发布日期: 2024-06-03

备注: 13 pages, 10 figures. Accepted to Robotics: Science and Systems(RSS), 2024

💡 一句话要点

提出基于配置空间距离场(CDF)的机器人操作规划方法，实现高效避障与运动优化。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 配置空间距离场 机器人操作规划 运动规划 逆运动学 多层感知机

📋 核心要点

  1. 传统机器人规划方法在配置空间中仅区分自由空间和碰撞空间，缺乏距离信息，限制了优化和学习效率。
  2. 本文提出配置空间距离场(CDF)的概念，将配置空间中的距离信息显式化，便于直接查询距离和梯度。
  3. 实验表明，CDF能够有效应用于逆运动学和操作规划任务，提升了机器人避障和运动规划的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于机器人操作规划的配置空间距离场(CDF)方法。与常用的任务空间距离场不同，CDF在机器人关节角度构成的配置空间中表示距离信息。这种方法能够高效地查询关节角度距离并直接获取其导数，从而简化控制、优化和学习任务。传统方法通常将计算分为任务空间和配置空间两部分，而CDF能够以统一的方式利用隐式结构。本文提出了一种高效的CDF计算和融合算法，并将其推广到任意场景。此外，还提出了一种基于多层感知机的神经CDF表示，以获得紧凑且连续的表示，并提高计算效率。通过平面避障示例和7轴Franka机器人的逆运动学和操作规划任务，验证了CDF的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：机器人操作规划需要在复杂的环境中找到一条无碰撞的路径。传统方法通常在任务空间进行碰撞检测，然后映射到配置空间，计算效率较低，且难以直接利用配置空间的距离信息进行优化。现有方法难以在配置空间中高效地进行距离查询和梯度计算，限制了优化算法的性能。

核心思路：本文的核心思路是将距离场的概念从任务空间扩展到配置空间，构建配置空间距离场(CDF)。通过在配置空间中显式地表示距离信息，可以直接查询关节角度的距离和梯度，从而简化优化和控制任务。这种方法避免了任务空间和配置空间之间的频繁转换，提高了计算效率。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用高效算法计算和融合CDF，使其能够适用于任意场景。2) 利用多层感知机(MLP)构建神经CDF表示，实现紧凑且连续的表示，并提高计算效率。3) 将CDF应用于逆运动学和操作规划任务，验证其有效性。整体流程是将环境信息转化为CDF，然后利用CDF进行运动规划和优化。

关键创新：最重要的技术创新点在于将距离场的概念引入配置空间，构建了配置空间距离场(CDF)。与传统方法相比，CDF能够直接提供配置空间中的距离信息和梯度信息，无需进行复杂的碰撞检测和空间转换。此外，使用神经表示(MLP)对CDF进行建模，实现了紧凑且连续的表示，提高了计算效率。

关键设计：在CDF的计算方面，论文提出了一种高效的算法，可以处理复杂的环境。在神经CDF表示方面，使用了多层感知机(MLP)进行建模，并通过合适的损失函数进行训练，以保证CDF的精度和连续性。具体的参数设置和网络结构在论文中可能未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过平面避障示例和7轴Franka机器人的逆运动学和操作规划任务验证了CDF的有效性。实验结果表明，CDF能够高效地进行关节角度距离查询和梯度计算，从而提升了机器人避障和运动规划的性能。具体的性能数据和提升幅度在论文中可能未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作、自动化装配、自主导航等领域。通过利用配置空间距离场，机器人能够更安全、高效地完成复杂的操作任务，例如在狭窄空间中进行避障操作，或在动态环境中进行实时运动规划。该方法还有助于提高机器人操作的鲁棒性和适应性。

📄 摘要（原文）

The signed distance field is a popular implicit shape representation in robotics, providing geometric information about objects and obstacles in a form that can easily be combined with control, optimization and learning techniques. Most often, SDFs are used to represent distances in task space, which corresponds to the familiar notion of distances that we perceive in our 3D world. However, SDFs can mathematically be used in other spaces, including robot configuration spaces. For a robot manipulator, this configuration space typically corresponds to the joint angles for each articulation of the robot. While it is customary in robot planning to express which portions of the configuration space are free from collision with obstacles, it is less common to think of this information as a distance field in the configuration space. In this paper, we demonstrate the potential of considering SDFs in the robot configuration space for optimization, which we call the configuration space distance field. Similarly to the use of SDF in task space, CDF provides an efficient joint angle distance query and direct access to the derivatives. Most approaches split the overall computation with one part in task space followed by one part in configuration space. Instead, CDF allows the implicit structure to be leveraged by control, optimization, and learning problems in a unified manner. In particular, we propose an efficient algorithm to compute and fuse CDFs that can be generalized to arbitrary scenes. A corresponding neural CDF representation using multilayer perceptrons is also presented to obtain a compact and continuous representation while improving computation efficiency. We demonstrate the effectiveness of CDF with planar obstacle avoidance examples and with a 7-axis Franka robot in inverse kinematics and manipulation planning tasks.