Multi-Robot Motion Planning with Diffusion Models
作者: Yorai Shaoul, Itamar Mishani, Shivam Vats, Jiaoyang Li, Maxim Likhachev
分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA
发布日期: 2024-10-04 (更新: 2025-05-07)
备注: The first three authors contributed equally to this work. Published at ICLR 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出MMD算法，利用单机器人数据和扩散模型解决大规模多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: 多机器人运动规划 扩散模型 机器人学习 碰撞避免 搜索算法
📋 核心要点
- 多机器人运动规划面临高样本复杂度的挑战，现有方法难以有效利用数据学习复杂行为。
- MMD算法结合学习的扩散模型与搜索技术，利用单机器人数据生成符合数据分布且无碰撞的多机器人轨迹。
- 实验表明，该方法能有效规划数十个机器人的运动，适用于物流等大规模环境。
📝 摘要（中文）
扩散模型最近已成功应用于各种机器人应用中，用于从数据中学习复杂的多模态行为。然而，由于学习多机器人扩散模型的高样本复杂度，先前的工作主要局限于单机器人和小规模环境。本文提出了一种生成无碰撞多机器人轨迹的方法，该方法符合底层数据分布，同时仅使用单机器人数据。我们的算法，多机器人多模型规划扩散（MMD），通过将学习的扩散模型与经典的基于搜索的技术相结合来实现这一点——在碰撞约束下生成数据驱动的运动。进一步扩展，我们展示了如何组合多个扩散模型以在大型环境中进行规划，在这些环境中，单个扩散模型无法很好地泛化。我们证明了我们的方法在为数十个机器人在各种由物流环境驱动的模拟场景中进行规划的有效性。视频演示和代码见：https://multi-robot-diffusion.github.io/。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大规模多机器人运动规划问题，尤其是在数据有限的情况下。现有方法，特别是直接学习多机器人运动的扩散模型，面临着样本复杂度高的问题，难以泛化到新的环境和机器人数量。因此，如何利用有限的数据（例如单机器人数据）来高效地进行多机器人运动规划是一个关键挑战。
核心思路：论文的核心思路是将学习的扩散模型与传统的搜索算法相结合。扩散模型用于学习单机器人运动的先验分布，而搜索算法则负责在满足碰撞约束的条件下，生成多机器人的协调运动。通过这种结合，可以利用扩散模型的生成能力，同时保证运动规划的安全性。此外，论文还提出了组合多个扩散模型的方法，以应对大型环境中单个模型泛化能力不足的问题。
技术框架：MMD算法的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 单机器人运动数据收集：收集单机器人在各种环境下的运动数据，用于训练扩散模型。2) 扩散模型训练：使用收集到的数据训练一个或多个扩散模型，学习单机器人运动的先验分布。3) 多机器人运动规划：利用训练好的扩散模型和搜索算法，生成多机器人的无碰撞轨迹。具体来说，搜索算法会采样扩散模型生成的单机器人运动，并检查是否满足碰撞约束。如果发生碰撞，则重新采样或调整运动轨迹。4) 模型组合（可选）：对于大型环境，可以将环境划分为多个区域，并为每个区域训练一个扩散模型。在规划过程中，根据机器人的位置选择相应的扩散模型。
关键创新：论文的关键创新在于将扩散模型应用于多机器人运动规划，并提出了一种利用单机器人数据进行多机器人规划的方法。与直接学习多机器人运动的扩散模型相比，该方法大大降低了样本复杂度。此外，通过组合多个扩散模型，可以进一步提高算法在大型环境中的泛化能力。
关键设计：论文中一些关键的设计包括：1) 扩散模型选择：论文使用了标准的扩散模型架构，并根据实际情况选择合适的模型参数。2) 搜索算法选择：论文使用了A等经典的搜索算法，并针对多机器人运动规划问题进行了优化。3) 碰撞检测：论文使用了高效的碰撞检测算法，以保证运动规划的实时性。4) 模型组合策略*：论文提出了一种基于区域划分的模型组合策略，可以有效地提高算法在大型环境中的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多个模拟场景中验证了MMD算法的有效性。实验结果表明，MMD算法能够成功规划数十个机器人的运动，并且能够有效地避免碰撞。与传统的基于搜索的算法相比，MMD算法能够生成更加自然和高效的运动轨迹。此外，论文还证明了模型组合策略能够显著提高算法在大型环境中的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于物流仓储、自动驾驶、机器人编队等领域。在物流仓储中，可以用于规划多个机器人的拣货和搬运路径，提高效率并降低成本。在自动驾驶领域，可以用于规划多辆自动驾驶车辆的行驶轨迹，避免碰撞并提高交通流畅性。在机器人编队领域，可以用于规划多个机器人的协同运动，完成复杂的任务。
📄 摘要（原文）
Diffusion models have recently been successfully applied to a wide range of robotics applications for learning complex multi-modal behaviors from data. However, prior works have mostly been confined to single-robot and small-scale environments due to the high sample complexity of learning multi-robot diffusion models. In this paper, we propose a method for generating collision-free multi-robot trajectories that conform to underlying data distributions while using only single-robot data. Our algorithm, Multi-robot Multi-model planning Diffusion (MMD), does so by combining learned diffusion models with classical search-based techniques -- generating data-driven motions under collision constraints. Scaling further, we show how to compose multiple diffusion models to plan in large environments where a single diffusion model fails to generalize well. We demonstrate the effectiveness of our approach in planning for dozens of robots in a variety of simulated scenarios motivated by logistics environments. View video demonstrations and code at: https://multi-robot-diffusion.github.io/.