Joint Localization and Planning using Diffusion

📄 arXiv: 2409.17995v1 📥 PDF

作者: L. Lao Beyer, S. Karaman

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-09-26

备注: 7 pages, 9 figures. Submitted to ICRA 2025, under review

💡 一句话要点

提出基于扩散模型的联合定位与规划方法，实现端到端机器人导航。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 扩散模型 机器人导航 联合定位与规划 端到端学习 激光雷达

📋 核心要点

  1. 现有机器人导航方法在感知和规划上通常是分离的，难以实现端到端的优化。
  2. 论文提出一种基于扩散模型的联合定位与规划方法，直接从激光雷达扫描生成全局参考系下的无碰撞路径。
  3. 实验表明，该方法能够泛化到不同外观的地图，准确描述多种可能的解，并可作为实时导航系统使用。

📝 摘要（中文）

本文探索了扩散模型在端到端导航中的应用，包括感知和规划。具体而言，研究解决在已知但任意的2D环境中联合执行全局定位和路径规划的问题。提出了一种扩散模型，该模型在全局参考系中生成无碰撞路径，输入包括自中心激光雷达扫描、任意地图和期望的目标位置。为此，在SE(2)路径空间中实现了扩散模型，并描述了如何根据障碍物和传感器观测来调节去噪过程。评估表明，所提出的调节技术能够泛化到与训练环境外观差异很大的真实地图，展示了模型准确描述模糊解的能力，并进行了广泛的仿真实验，展示了模型作为实时端到端定位和规划堆栈的用途。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人导航中全局定位和路径规划的联合问题。传统方法通常将定位和规划作为独立的模块，导致次优的结果，并且难以处理感知噪声和环境不确定性。现有方法的痛点在于缺乏端到端的优化，无法直接从传感器数据生成全局一致的导航策略。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型学习路径的分布，并将其与传感器观测和地图信息相结合，从而实现联合定位和规划。通过在路径空间（SE(2)）中进行扩散，模型能够生成多样化的、无碰撞的路径，并根据激光雷达扫描和地图信息进行条件约束，从而实现全局一致的导航。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用扩散过程将真实的路径分布逐步转化为噪声分布；2) 使用逆扩散过程从噪声分布逐步恢复到真实的路径分布；3) 在逆扩散过程中，利用自中心激光雷达扫描和地图信息对路径进行条件约束，确保生成的路径是无碰撞的，并且与传感器观测一致。该框架的核心是扩散模型，它学习了路径的先验分布，并能够根据条件信息生成新的路径。

关键创新：最重要的技术创新点在于将扩散模型应用于联合定位和规划问题，并提出了有效的条件约束方法。与传统的基于优化的方法相比，扩散模型能够更好地处理环境的不确定性，并生成多样化的解。此外，论文还提出了在SE(2)空间中进行扩散的方法，这对于处理机器人的运动约束至关重要。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用U-Net结构作为扩散模型的骨干网络；2) 使用条件编码器将激光雷达扫描和地图信息编码为潜在向量，并将其作为扩散模型的输入；3) 使用引导函数来约束扩散过程，确保生成的路径是无碰撞的，并且与传感器观测一致。具体的损失函数包括扩散损失、碰撞损失和目标损失。参数设置方面，论文采用了标准的扩散模型训练策略，并对学习率和批量大小进行了调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够泛化到与训练环境外观差异很大的真实地图，并且能够准确描述模糊解。在仿真实验中，该方法能够实时生成无碰撞路径，并成功地引导机器人到达目标位置。与传统的基于优化的方法相比，该方法在导航效率和鲁棒性方面均有显著提升。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人导航场景，例如自动驾驶、仓储物流、家庭服务机器人等。通过实现端到端的定位与规划，可以提高机器人的导航效率和鲁棒性，使其能够更好地适应复杂和动态的环境。未来，该方法可以进一步扩展到三维空间，并与其他感知模态（如视觉）相结合，从而实现更智能的机器人导航。

📄 摘要（原文）

Diffusion models have been successfully applied to robotics problems such as manipulation and vehicle path planning. In this work, we explore their application to end-to-end navigation -- including both perception and planning -- by considering the problem of jointly performing global localization and path planning in known but arbitrary 2D environments. In particular, we introduce a diffusion model which produces collision-free paths in a global reference frame given an egocentric LIDAR scan, an arbitrary map, and a desired goal position. To this end, we implement diffusion in the space of paths in SE(2), and describe how to condition the denoising process on both obstacles and sensor observations. In our evaluation, we show that the proposed conditioning techniques enable generalization to realistic maps of considerably different appearance than the training environment, demonstrate our model's ability to accurately describe ambiguous solutions, and run extensive simulation experiments showcasing our model's use as a real-time, end-to-end localization and planning stack.